Georgia Tech зерттеушілері полимерлерді жобалауға арналған генеративті AI модельдерін әзірлегенін мәлімдеді және олар зертханалық сынақтар арқылы да расталды. Жүйе пайдаланушыларға полимерде қандай қасиеттер қажет екенін енгізуге мүмкіндік береді, содан кейін модель сол талаптарға сай келуі мүмкін химиялық құрылымдарды ұсынады. Мұндай Coe.gatech.edu хабарлайды.
Жобаға материалтанушы ғалым Рампи Рампрасад жетекшілік етті және ол npj Artificial Intelligence журналында таныстырылды. POLYT5 деп аталатын жаңа құрал химияның “грамматикасы” мен “семантикасын” түсіну үшін жасалды, бұл тіл модельдерінің сөйлемде сөздердің қалай үйлесетінін үйренуіне ұқсайды. Команданың айтуынша, бұл AI-ға мүмкін емес немесе химиялық тұрғыдан жарамсыз құрылымдарды ұсынудан аулақ болуға көмектеседі.
Зерттеушілердің айтуынша, бұрынғы AI әдістері көбіне зертханада шын мәнінде жасауға болмайтын полимер идеяларын ұсынған. POLYT5 тәжірибе жүзінде өндірілген 12 мыңнан астам полимерге, сондай-ақ 100 миллионнан көп гипотетикалық үміткерге негізделіп үйретілді, мұнда өндіруге шынайы болатын құрылымдарға баса назар аударылды. polyBART деп аталатын байланысты модель де осы жұмыс аясында әзірленді.
Тәсілді сынау үшін команда модельдерден полимер диэлектриктерін жобалауды сұрады, бұлар электр көліктері мен дефибрилляторлар сияқты қысқа энергия серпіндерін қажет ететін құрылғыларда қолданылатын материалдар. Содан кейін зерттеушілер зертханада сынақ материалын жасап, оны растады, бұл AI жасаған жобалардың компьютерлік симуляциядан тыс жерде де жұмыс істей алатынына физикалық дәлел берді.
“Zamin”-ді Telegram-нан оқыңыз!
