Ο καθηγητής Maurer φέρνει επανάσταση στη χημεία με την τεχνητή νοημοσύνη!

Ο καθηγητής Maurer φέρνει επανάσταση στη χημεία με την τεχνητή νοημοσύνη!

Με την υποψηφιότητα του Καθηγητή Δρ. Ράινχαρντ Μάουρερ, ο καθηγητής Alexander von Humboldt φέρνει στο προσκήνιο έναν καινοτόμο παίκτη στον κόσμο της θεωρητικής χημείας. Αυτή η υποψηφιότητα έγινε από το Πανεπιστήμιο του Γκέτινγκεν και το Ινστιτούτο Max Planck για Πολυεπιστημονικές Φυσικές Επιστήμες (MPI-NAT). Η καθηγήτρια, η οποία είναι προικισμένη με πέντε εκατομμύρια ευρώ σε διάστημα πέντε ετών, χρηματοδοτείται από το Ομοσπονδιακό Υπουργείο Έρευνας, Τεχνολογίας και Διαστήματος. Ο Maurer είναι πρωτοπόρος στην εφαρμογή της μηχανικής μάθησης (ML) και της τεχνητής νοημοσύνης (AI) σε αυτόν τον τομέα και θα χρησιμοποιήσει την τεχνογνωσία του για να κάνει σημαντικές προόδους στην έρευνα υπολογιστικών υλικών.

Τα ερευνητικά ενδιαφέροντα του Maurer εστιάζονται στη θεωρία και την προσομοίωση μοριακών αντιδράσεων σε επιφάνειες και σε υλικά. Ανοίγει πολλά υποσχόμενες δυνατότητες αναπτύσσοντας μια νέα προσέγγιση που χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για να προβλέψει τα αποτελέσματα του πειράματος. Ο αλγόριθμός του επιτρέπει τον αντίστροφο σχεδιασμό μοριακών δομών που παρουσιάζουν συγκεκριμένες χημικές ιδιότητες. Αυτή η μεθοδολογία όχι μόνο έχει αντίκτυπο στη χημεία, αλλά μεταφέρεται και σε άλλους κλάδους, γεγονός που καταδεικνύει τη διεπιστημονικότητα της έρευνάς του.

Πώς η μηχανική μάθηση μεταμορφώνει την έρευνα

Η μηχανική μάθηση θεωρείται βασική τεχνολογία στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Σύμφωνα με μια μελέτη του Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS, η ML μπορεί να συμβάλει σημαντικά στην παγκόσμια οικονομική ανάπτυξη. Μεταμορφώνει διάφορους τομείς όπως η παραγωγή αγαθών, η εφοδιαστική, ακόμη και η ιατρική τεχνολογία. Η ικανότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης να επεξεργάζονται μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να αναγνωρίζουν μοτίβα γίνεται όλο και πιο σημαντική. Ακόμη και στα μαθηματικά, προβλήματα βελτιστοποίησης χρησιμοποιούνται ήδη για την προσαρμογή και τη βελτίωση μοντέλων, γεγονός που δείχνει την αλληλεπίδραση μεταξύ θεωρίας και εφαρμογής.

Ο Suvrit Sra, ο καθηγητής της «Μηχανικής μάθησης με επίγνωση των πόρων» στο Τεχνικό Πανεπιστήμιο του Μονάχου (TUM), θα παίξει σημαντικό ρόλο στην έρευνα ML τα επόμενα χρόνια. Η εστίασή του είναι στην ευρωστία, την αξιοπιστία και την αποδοτικότητα των πόρων των μεθόδων ML. Η υπάρχουσα ηγετική θέση του TUM στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης στη Γερμανία θα εδραιωθεί περαιτέρω μέσω της εργασίας του Sra. Η συνεργασία με την επιστήμονα πληροφορικής Stefanie Jegelka, η οποία είναι επίσης κάτοχος Καθηγητή Humboldt στο TUM, θα έχει διαρκή αντίκτυπο στις εξελίξεις στον τομέα της ML.

Κοινωνική αποδοχή μέσω της εκπαίδευσης

Ένα κεντρικό μέλημα των τρεχουσών συζητήσεων είναι η ανάγκη για μια βασισμένη σε γεγονότα συζήτηση για τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και ML. Ο δημόσιος λόγος συχνά χαρακτηρίζεται από ημιγνωσία και μύθους, που εμποδίζουν την αποδοχή της κοινωνίας. Η ολοκληρωμένη εκπαίδευση σχετικά με την ML και τις εφαρμογές της είναι απαραίτητη για την προώθηση της εμπιστοσύνης και της κατανόησης αυτών των τεχνολογιών. Η μελέτη «Μηχανική Μάθηση – Δεξιότητες, Εφαρμογές και Ερευνητικές Ανάγκες» παρέχει μια πολύτιμη βάση για αυτό και υπογραμμίζει διάφορες πτυχές της έρευνας που είναι κρίσιμες για τη θέση της Γερμανίας και της Ευρώπης στον διεθνή ανταγωνισμό.

Οι εξελίξεις στην επιστήμη και την τεχνολογία, όπως καθοδηγούνται από την υποψηφιότητα του Maurer για τον καθηγητή Humboldt και τις πρωτοβουλίες των Sra και Jegelka, είναι ελπιδοφόρες. Δείχνουν πώς οι διεπιστημονικές προσεγγίσεις μπορούν να οδηγήσουν στην πρόοδο στη σύγχρονη επιστήμη και κοινωνία.