Mühendisler veya araştırmacılar, projeleri için özgül özelliklere sahip malzemeler arar. Ancak araştırmacılar aradıkları özelliklere sahip bir malzemeyi bulana kadar, çok fazla seçenek içesinde çok sayıda deneme yapmak zorunda kalır. Uygun malzemenin tahmin edilmesi ve uygunluğunun kontrol edilmesi zaman alır.
Araştırmacılar, hangi malzemenin proje için doğru materyal olacağını yapay zekâ uygulamalarıyla tespit edebileceklerini düşünerek algoritmalar oluşturdu. Carnegie Mellon Üniversitesi ve Calgary Üniversitesi’nden araştırmacılar yakın zamanda yayınlanan bir çalışmalarında bu algoritmalardan birine odaklandı. Bu çalışma, istenen özelliklere sahip malzemelerin hızlı ve doğru bir şekilde seçilebileceğini gösterdi.
Carnegie Mellon Üniversitesi’nden Prof. Amir Barati Farimani, “Malzemelerin özelliklerini deneysel ve hesaplamalı olarak analiz edebilmek çok zor. Bu nedenle, malzemelerin özelliklerini hızlı bir şekilde analiz edebilen algoritmalar veya modeller oluşturuyoruz” dedi.
Yapay zekâyı kullanabilmek için araştırmacılar öncelikle oluşturulan algoritmayı eldeki verileri kullanarak eğitir, böylelikle algoritma verilerden yeni fikirler çıkarmayı öğrenir. Araştırmacılar, algoritmayı malzemelerin kimyasal yapısına ilişkin verilerle eğitti. Bu veriler, özellikle de elektronların malzeme özelliklerinin belirlenmesindeki etkisine dair bilgiler içeriyordu. Farimari, algoritmayı eğitmek için kullanılan kimyasal verilerin, algoritma için yeni bir malzeme tanımlayıcısı oluşturduğunu belirtiyor.
Algoritma geniş bir çeşitliliğe sahip olan malzemelerin özelliklerini öngörebildiği için uygulama alanında da avantajlara sahiptir. Örneğin bu algoritma, güneş panellerinde kullanılmak üzere uygun termal özellikleri olan bir malzemeyi kolaylıkla bulabilir. İlaç ve pil yapımı için uygun malzemeleri belirleyebilir. Araştırmacılar, eğitilmiş bir algoritmayı kullanarak aradıkları malzemeye ulaşabilir.
Gelişen teknoloji ile birlikte, algoritmaların iyileştirilme şekli de daha hızlı ve daha doğru hale gelmektedir. Örneğin algoritma yeterince doğru işlemiyorsa, elde edilen sonuçlar kullanışsız olacaktır. Algoritma beklenen hızda sonuç üretmezse, istenen verim elde edilemeyecektir. Araştırmacılar, şu anda üzerinde çalıştıkları algoritmanın bu konudaki algoritmalar arasında daha iyi bir noktada durduğunu söylüyor.
Farimani, “Algoritmayı kullanabilir, eğitebilir ve bir saniyeden daha kısa sürede sonuç alabilirsiniz. Esas olan, algoritmanın farklı türlerdeki malzemeleri yüksek doğrulukla tanımlayabildiğini kanıtlamaktır. Böylelikle her endüstri algoritmaları kullanabilir hale gelir” diyerek hemen hemen her alandaki araştırmalarda malzeme seçimi safhasında yapay zekâ uygulamalarının kullanılabileceğini vurguluyor.
Kaynak: https://phys.org/news/2020-10-ai-material.html
