Nanon läpimurto: NCSU-teknologia käyttää tekoälyä nopeuttamaan kvanttipistetuotantoa
Julkaisupäivä:RALEIGH – Uusi tekniikka, nimeltään Artificial Chemist 2.0, antaa käyttäjille mahdollisuuden siirtyä räätälöidyn kvanttipisteen pyytämisestä asiaankuuluvan T&K:n päätökseen ja valmistuksen aloittamiseen alle tunnissa.
Tekniikka on täysin itsenäinen ja käyttää tekoälyä (AI) ja automatisoituja robottijärjestelmiä monivaiheisen kemiallisen synteesin ja analyysin suorittamiseen.
Kvanttipisteet ovat kolloidisia puolijohteen nanokiteitä, joita käytetään sovelluksissa, kuten LED-näytöissä ja aurinkokennoissa.
"Kun julkaisimme Artificial Chemistin ensimmäisen version, se oli todiste konseptista", sanoo Milad Abolhasani, työstä vastaavan artikkelin kirjoittaja ja kemian ja biomolekyylitekniikan apulaisprofessori North Carolina State Universityssä. "Artificial Chemist 2.0 on teollisesti merkityksellinen sekä T&K:n että valmistuksen kannalta."
Käyttäjän näkökulmasta koko prosessi koostuu olennaisesti kolmesta vaiheesta.
Ensin käyttäjä kertoo Artificial Chemist 2.0:lle haluttujen kvanttipisteiden parametrit. Esimerkiksi minkä väristä valoa haluat tuottaa?
Toinen vaihe on käytännössä T&K-vaihe, jossa Artificial Chemist 2.0 suorittaa itsenäisesti sarjan nopeita kokeita, joiden avulla se voi tunnistaa optimaalisen materiaalin ja tehokkaimman tavan tuottaa materiaalia.
Kolmanneksi järjestelmä siirtyy valmistamaan haluttu määrä materiaalia.
ROBOTTIT AJOITTAA AKTIIVISIA OPPIMISKOKEILEJA
"Kvanttipisteet voidaan jakaa eri luokkiin", Abolhasani sanoo. ”Esimerkiksi hyvin tutkitut II-VI, IV-VI ja III-V materiaalit tai äskettäin syntyneet metallihalogenidiperovskiitit ja niin edelleen. Periaatteessa jokainen luokka koostuu useista materiaaleista, joilla on samanlainen kemia.
"Ja kun asetat ensimmäisen kerran Artificial Chemist 2.0:n tuottamaan kvanttipisteitä missä tahansa luokassa, robotti suorittaa itsenäisesti joukon aktiivisia oppimiskokeita. Näin robottijärjestelmän aivot oppivat materiaalikemian, Abolhasani sanoo.
”Aineistoluokasta riippuen tämä oppimisvaihe voi kestää yhdestä 10 tuntiin. Tämän kertaluonteisen aktiivisen oppimisjakson jälkeen Artificial Chemist 2.0 voi tunnistaa parhaan mahdollisen formulaation haluttujen kvanttipisteiden tuottamiseksi 20 miljoonasta mahdollisesta yhdistelmästä useilla valmistusvaiheilla 40 minuutissa tai vähemmän.
Tutkijat huomauttavat, että T&K-prosessista tulee lähes varmasti nopeampi joka kerta, kun ihmiset käyttävät sitä, koska järjestelmää pyörittävä tekoälyalgoritmi oppii enemmän – ja tehostuu – jokaisen materiaalin kanssa, joka sitä pyydetään tunnistamaan.
Artificial Chemist 2.0 sisältää kaksi kemiallista reaktoria, jotka toimivat sarjassa. Järjestelmä on suunniteltu täysin autonomiseksi, ja sen avulla käyttäjät voivat vaihtaa materiaalista toiseen ilman järjestelmän sammuttamista.
"Tämän onnistumiseksi meidän täytyi suunnitella järjestelmä, joka ei jätä kemiallisia jäämiä reaktoreihin ja mahdollistaa tekoälyohjatun robottijärjestelmän lisätä oikeat ainesosat oikeaan aikaan missä tahansa vaiheessa monivaiheista materiaalia. tuotantoprosessissa”, Abolhasani sanoo. "Joten niin me teimme.
”Olemme innoissamme siitä, mitä tämä tarkoittaa erikoiskemianteollisuudelle. Se todella kiihdyttää T&K:n vääntymisvauhtiin, mutta se pystyy myös tekemään kiloja päivässä arvokkaita, tarkasti suunniteltuja kvanttipisteitä. Nämä ovat teollisesti merkityksellisiä materiaalimääriä."
Paperi, "itseohjautuva monivaiheinen kvanttipistesynteesi, jonka mahdollistaa autonominen robottikokeilu Flow'ssa" ilmestyy avoimeen käyttöön Advanced Intelligent Systems -lehdessä. Paperin ensimmäisiä kirjoittajia ovat Kameel Abdel-Latif ja Robert W. Epps, jotka ovat Ph.D. opiskelijat NC Statessa. Paperin ovat kirjoittaneet Fazel Bateni ja Suyong Han, jotka ovat Ph.D. opiskelijat NC Statessa ja Kristofer G. Reyes, apulaisprofessori Buffalon yliopistosta.
Työ tehtiin National Science Foundationin tuella, apurahanumerolla 1940959, ja UNC Research Opportunities Initiativen (UNC-ROI) apurahalla.
Alkuperäinen lähde: WRAL TechWire