29 آگوست 2024-GenMat علم مواد را از طریق نوآوری کوانتومی هدایت می کند-© shutterstock/Gorodenkoff
Quantum Generative Materials، LLC (GenMat™) یک شرکت علم مواد است که برای گسترش مرزهای توانایی های انسانی از طریق استفاده از درک اساسی جدید از خواص مواد در سطح کوانتومی کار می کند.
GenMat در خط مقدم انقلاب علم مواد در حال ظهور، راه حل های پیشگام با کاربردهای تحول آفرین فوری در انرژی، الکترونیک و سنجش مبتنی بر فضا قرار دارد. رویکرد ما هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین کلاسیک، شبیه‌سازی کوانتومی، و مجموعه داده‌های شیمیایی کوانتومی با وفاداری بالا را برای سرعت بخشیدن به پیشرفت‌ها در علم مواد، هم‌افزایی می‌کند.
در طول تاریخ، کشف مواد جدید سنگ بنای پیشرفت تکنولوژی بوده است و تمام دوران‌ها را تعریف می‌کند: عصر حجر، عصر برنز، عصر آهن و عصر سیلیکون. در جایی که اکتشافات گذشته غالباً ناگوار بودند، GenMat قصد دارد الگو را به طراحی عمدی مواد انقلابی تغییر دهد.
شروع GenMat از درک این موضوع بود که با استفاده از یادگیری ماشینی پیشرفته و قابلیت‌های محاسبات کوانتومی اولیه، فرصتی برای مهندسی موادی وجود داشت که اساساً بازارهای جهانی را مختل می‌کرد.
نوآوری‌های ما نتایج ملموسی از استنتاج عملی از طرح‌های کاتالیزور بهینه، فناوری‌های سنجش فراطیفی پیشرفته، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و ایجاد مواد جدید از ساختارهای ایده‌آل به دست می‌دهد. این پیشرفت‌ها نوید عصر جدیدی از پیشرفت‌های تحول‌آفرین در بخش‌های حیاتی مانند ذخیره‌سازی انرژی، فتوولتائیک، ابررسانایی و فراتر از آن است.
GenMat با پیچیدگی بسیار زیاد محاسبات دارایی مواد در سطح کوانتومی روبرو می شود. در رویکردهای سنتی، محاسبه وضعیت درهم تنیدگی الکترون به تنهایی یک مشکل 2N قبل از محاسبه عواملی مانند اسپین، انرژی جنبشی و انرژی پتانسیل است. شبیه‌سازی مستقیم خواص کوانتومی در قوی‌ترین پلت‌فرم‌های محاسباتی کلاسیک، حتی با سیستم‌های اتمی کوچک، غیرممکن می‌شود. GenMat این مشکل را شناسایی کرده و خستگی ناپذیر برای غلبه بر آن کار کرده است.
رویکرد اختصاصی ما، شیمی محاسباتی کلاسیک، از جمله نظریه تابعی چگالی (DFT) و روش‌های پس از DFT، را با یادگیری ماشین پیشرفته و محاسبات کوانتومی ترکیب می‌کند. این هم‌افزایی ارزش به‌دست‌آمده از هر زمینه را به حداکثر می‌رساند و شبکه‌ای قوی از الگوریتم‌ها و مجموعه‌های داده ایجاد می‌کند که به طور مداوم در حال تکامل و بهبود هستند. ما تخصص خود را در DFT، شبیه‌سازی و یادگیری ماشینی به عنوان خدمات مشاوره به مشتریان ارائه می‌کنیم تا نوآوری را در سراسر صنایع هدایت کنیم.
تلاش های GenMat را می توان به سه مرحله افزایشی کار و محصولات مرتبط با آن کاهش داد:
مشخص کردن مواد موجود برای تولید مجموعه داده های جامع، به دست آوردن بینش های مهم از حسگرهای پیشرفته.
بهینه سازی این مواد شناخته شده برای بهبود عملکرد آنها. و
تولید ساختارهای مواد جدید متناسب با نیازهای خاص. این روش در حال حاضر نتایجی مانند کار ما بر روی یک فوتوکاتالیست بهینه سازی شده برای کاهش چشمگیر ردپای کربن بشر را به همراه دارد.
توانایی GenMat برای توصیف مواد موجود، پایه و اساس کاربردهای معنادار یادگیری ماشین در علم مواد را ایجاد می کند. ادغام پیشگامان شیمی محاسباتی و روش‌های یادگیری ماشینی، درک عمیق خواص مواد، قابلیت‌های شبیه‌سازی پیشرفته و بهینه‌سازی طراحی دستگاه و رفتارهای مواد را امکان‌پذیر می‌سازد.
در حالی که به خودی خود ارزشمند است، قابلیت های شخصیت پردازی ما در درجه اول به عنوان پایه ای برای تولید پیکربندی های مواد جدید عمل می کند. با تمرکز اولیه بر بهینه سازی مواد شناخته شده، فضای جستجو را محدود می کنیم و یک مشکل بسیار پیچیده را به یک هدف دست یافتنی در خط مقدم فناوری فعلی تبدیل می کنیم. برای مثال، GenMat در حال کار بر روی افزایش کارایی یک فوتوکاتالیست است که CO2، آب و نور خورشید را به ذخایر هیدروکربنی قابل استفاده تبدیل می‌کند، که نشان‌دهنده گامی مهم به سوی آینده‌ای بدون کربن است.
بهینه‌سازی تکراری ما از مواد موجود همچنین یک فرآیند یادگیری است که در آن تیم دانشمندان و مهندسان GenMat به طور مداوم مدل‌ها را برای کلاس‌های مواد خاص اصلاح می‌کنند. هدف، کشف محاسباتی مواد اساساً جدید است که دقیقاً مطابق با نیازهای مشتری و صنعت تنظیم شده است. این قابلیت منجر به نوآوری در بسیاری از بخش ها مانند نیمه هادی ها، ذخیره انرژی، ابررساناها و مواد هوافضا خواهد شد.
خط لوله محاسبه تا سنتز و مجموعه داده برای دستیابی به نقشه راه GenMat بر پایه درک دقیق ویژگی مواد و روش‌های اندازه‌گیری آزمایشی پیشرفته ساخته شده است. این سیستم پیشرفته داده‌های حسگر پیچیده را جذب می‌کند، از الگوریتم‌های پیچیده برای استنتاج ویژگی‌های مواد استفاده می‌کند و استنتاج‌هایی را تولید می‌کند.
در مورد ویژگی های مواد تصویربرداری شده توسط سنسور، این ابزار محاسباتی، که در اصل برای اندازه‌گیری ویژگی‌های انتشاری از طریق ابزارهای تصویربرداری میکروسکوپی ساخته شده است، می‌تواند به‌گونه‌ای تنظیم شود که استنتاج‌های عملی مستقیمی در مورد خواص مواد تصاویر گرفته‌شده از طیف گسترده‌ای از حسگرهای عملیاتی ایجاد کند و دامنه کاربرد آنها را به طور چشمگیری گسترش دهد.
GenMat با درک نقش حیاتی مواد معدنی کمیاب در توسعه مواد پیشرفته، اولین ماهواره خود را به نام GENMAT-1 با هدف استنتاج دقیق در مورد ویژگی های مواد برای افزایش چشمگیر کارایی اکتشاف مواد معدنی به فضا پرتاب کرد. GENMAT-1 به یک تصویرگر ابرطیفی با قابلیت وضوح 5 متر در هر پیکسل در محدوده طیفی 450 تا 900 نانومتر مجهز شده است. این فرصتی را برای انجام آزمایشات، اعتبارسنجی و اکتشاف بسیار متمرکز در مناطقی ایجاد می کند که حقوق استخراج از قبل برای توسعه و بلوغ محصول بهینه تضمین شده است.
استفاده نوآورانه ما از داده های ابرطیفی، همراه با روش های پیشرفته DFT و پس از DFT، مرزهای جدیدی را در تجزیه و تحلیل مواد باز می کند. این فناوری پیامدهای گسترده ای فراتر از استخراج دارد، از جمله تجزیه و تحلیل ترکیب ساختاری، کاربردهای ضد جعل و تشخیص یونیزاسیون. این قابلیت‌ها GenMat را با کاربردهای بالقوه در بخش‌های مختلف، در پیشتاز فناوری سنجش مبتنی بر فضا قرار می‌دهد.
در مواجهه با چالش های آب و هوایی جهانی، GenMat نیاز فوری به انرژی پایدار را بدون به خطر انداختن ثبات اقتصادی درک می کند. با اذعان به اینکه وابستگی جهان به سوخت‌های فسیلی را نمی‌توان فوراً حذف کرد، علی‌رغم پیشرفت‌های سریع در انرژی سبز، تلاش‌های خود را بر کاهش اثرات زیست‌محیطی استخراج و استفاده از هیدروکربن متمرکز کرده‌ایم.
پروژه شاخص ما در این عرصه توسعه و بهینه سازی یک فوتوکاتالیست پیشرفته است که CO2، آب و نور خورشید را به هیدروکربن های قابل استفاده تبدیل می کند و به طور موثر چرخه کربن را می بندد. فوتوکاتالیست‌های ما بازدهی را در تبدیل CO2 نشان می‌دهند که 3.8 برابر بیشتر از یک جنگل متوسط است. برای درک این موضوع، یک کیلومتر مربع از مواد ما می تواند سالانه 15 میلیون متر مکعب گاز طبیعی قابل استفاده تولید کند. این قابلیت قابل توجه نه تنها نشان دهنده یک جهش قابل توجه در فناوری زیست محیطی است، بلکه پیامدهای قابل توجهی برای صنعت هیدروکربن جهانی نیز دارد. با توجه به این نتایج امیدوارکننده، GenMat متعهد به افزایش بیشتر بازده تبدیل نوری این ماده پیشگامانه است.
چالش افزایش کارایی تبدیل عکس، تعامل پیچیده بین هوش مصنوعی و علم مواد را نشان می‌دهد که متدولوژی GenMat را تعریف می‌کند. در حالی که این یک مشکل بهینه سازی کاملاً تعریف شده را نشان می دهد، همچنین پتانسیل عظیم هوش مصنوعی را در پیشبرد مرزهای کشف مواد نشان می دهد. پیشرفت ما تا به امروز در توصیف و پیش‌بینی خواص مواد موجود، مبنایی قانع‌کننده برای کار فراهم می‌کند. ایجاد و مقیاس گذاری چنین فوتوکاتالیست می تواند اتکای جهانی به حفاری جدید را کاهش دهد. وقتی این نوآوری با فرآیندهای گاز به مایع همراه شود، می‌تواند منبع پایداری برای سیستم‌هایی باشد که در حال حاضر به سوخت جت، بنزین و سایر فرآورده‌های نفتی وابسته هستند.
GenMat پایه و اساس هوش فیزیک عمومی مصنوعی (AGPI™) منحصر به فرد این شرکت را ایجاد می کند – ساخت و استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر فیزیک برای کشف مواد و سنجش از دور. با این چشم انداز، فتوکاتالیست های پیشرفته را می توان در ابتدا هم به عنوان مواد و هم به عنوان دستگاه طبقه بندی کرد. با این حال، این فقط در مورد کشف مواد جدید نیست. همچنین در مورد توسعه مجموعه ای از دانش برای کاربرد عملی آنچه می توان آموخت، در نهایت باعث می شود که فناوری از طبیعت متمایز نشود.
