Një laborator i avancuar autonom, që përdor inteligjencën artificiale, tashmë kryen eksperimente në kohë reale dhe mbledh vazhdimisht të dhëna, duke e bërë procesin e zbulimit të materialeve 10 herë më të shpejtë dhe shumë më efikas.
Një ekip studiuesish ka demonstruar një teknikë të re që i mundëson “laboratorëve vetëdrejtues” të mbledhin të paktën 10 herë më shumë të dhëna sesa teknikat e mëparshme, në një kohë rekord. Ky avancim, i publikuar në revistën Nature Chemical Engineering — përshpejton në mënyrë drastike kërkimin për zbulimin e materialeve, ndërsa njëkohësisht ul kostot dhe ndikimin mjedisor.
Laboratorët vetëdrejtues janë platforma robotike që ndërthurin mësimin e makinerive (machine learning) me automatizimin dhe shkencat kimike e të materialeve, me qëllim për të zbuluar materiale më shpejt. Ky proces i automatizuar lejon algoritmet të mësojnë nga çdo eksperiment dhe të parashikojnë cilin eksperiment duhet të realizojnë më pas për të arritur objektivin e programuar në sistem.
“Imagjinoni sikur shkencëtarët të mund të zbulonin materiale të reja për energji të pastër, elektronikë ose kimikate të qëndrueshme brenda disa ditëve, dhe jo viteve, duke përdorur një sasi shumë më të vogël materialesh dhe duke prodhuar shumë më pak mbetje se më parë,” thotë Milad Abolhasani, autor korrespondent i punimit dhe profesor i inxhinierisë kimike dhe biomolekulare në NC State. “Ky studim na çon një hap më afër asaj të ardhmeje.” Deri më tani, laboratorët vetëdrejtues që përdorin reaktorë me rrjedhje të vazhdueshme janë mbështetur në eksperimente me rrjedhje në gjendje të qëndrueshme. Kjo do të thotë që substancat kimike përzihen dhe rrjedhin në mënyrë të vazhdueshme përmes një mikrokanali, ku ndodh reaksioni kimik dhe më pas materiali analizohet nga sensorë përkatës, vetëm pasi të ketë përfunduar reagimi. “Kjo qasje e deritanishme ka pasur një ndikim të madh në fushën e zbulimit të materialeve,” thotë Abolhasani. “Na ka lejuar të identifikojmë materiale premtuese për aplikime specifike brenda disa muajve apo javëve, në vend të viteve dhe këtë duke ulur ndjeshëm kostot dhe ndikimin në mjedis. Megjithatë, kishte ende hapësirë për përmirësim.”
Lexo edhe:Pse të ndjekësh “fiksimaxhinjtë” mund të jetë ideja më e mirë? Njihu me BoldCrest
Në eksperimentet me rrjedhje të qëndrueshme, sistemi duhet të presë që të ndodhë reagimi kimik përpara se të analizojë rezultatin. Kjo do të thotë që laboratori mbetet joaktiv gjatë kohës së reagimit, e cila mund të zgjasë deri në një orë për çdo eksperiment. “Tani kemi krijuar një laborator vetëdrejtues që përdor eksperimente me rrjedhje dinamike, ku përzierjet kimike ndryshojnë në mënyrë të vazhdueshme dhe monitorohen në kohë reale,” shpjegon Abolhasani. “Me fjalë të tjera, në vend që të kryejmë mostra të veçanta një nga një dhe t’i analizojmë pasi të kenë përfunduar, ne kemi ndërtuar një sistem që nuk ndalet kurrë. Mostra lëviz vazhdimisht në sistem dhe ne e karakterizojmë në mënyrë të pandërprerë çdo gjysmë sekonde. “Për shembull, në vend që të kemi vetëm një pikë të dhënash pas 10 sekondash të një reaksioni, tani kemi 20 pika të dhënash, një pas 0.5 sekondash, një pas 1 sekonde, e kështu me radhë. Është si të kalosh nga një foto e vetme në një film të plotë që shfaq reagimin kimik në kohë reale. Sistemi nuk pret më për të përfunduar eksperimenti; ai është gjithmonë në funksion, gjithmonë duke mësuar.” Ky fluks i shtuar i të dhënave ndikon ndjeshëm në performancën e laboratorit vetëdrejtues.
“Pjesa më e rëndësishme e një laboratori vetëdrejtues është algoritmi i mësimit të makinerive që parashikon eksperimentin e radhës,” shpjegon Abolhasani. “Kjo qasje me të dhëna që rrjedhin në mënyrë të vazhdueshme i lejon algoritmit të marrë vendime më të zgjuara dhe më të shpejta, duke identifikuar materiale dhe procese optimale në një kohë shumë më të shkurtër. Sa më shumë të dhëna cilësore të marrë algoritmi, aq më të sakta bëhen parashikimet e tij.” Për më tepër, kjo qasje ul ndjeshëm sasinë e kimikateve të nevojshme për të arritur një zgjidhje. Në këtë studim, studiuesit zbuluan se laboratori vetëdrejtues me sistem të rrjedhjes dinamike gjeneronte të paktën 10 herë më shumë të dhëna sesa laboratorët që përdornin eksperimentet me rrjedhje të qëndrueshme në të njëjtën periudhë kohore. Më pas, ishte në gjendje të identifikonte materialin më të mirë që në përpjekjen e parë, menjëherë pas trajnimit. “Kjo arritje nuk ka të bëjë vetëm me shpejtësinë,” përfundon Abolhasani. “Duke reduktuar numrin e eksperimenteve të nevojshme, sistemi ul në mënyrë drastike përdorimin e kimikateve dhe sasinë e mbetjeve, duke promovuar praktika më të qëndrueshme kërkimore. “E ardhmja e zbulimit të materialeve nuk ka të bëjë vetëm me shpejtësinë, por me mënyrën se si arrijmë aty, në mënyrë më të përgjegjshme, me më pak mbetje dhe zgjidhje më të shpejta për sfidat më të mëdha të shoqërisë.”
Që nga viti 2015 nxisim shpirtin sipërmarrës, inovacionin dhe rritjen personale duke ndikuar në zhvillimin e një mjedisi motivues dhe pozitiv tek lexuesit tanë. Mbështetja juaj na ndihmon ta vazhdojmë këtë mision.
Na Suporto
