يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في علم المواد: يستكشف الطلاب مسارات جديدة!

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في علم المواد: يستكشف الطلاب مسارات جديدة!

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد كأداة قيمة في البحث في المواد وتطبيقاتها. مثال على ذلك مجموعة أبحاث الطلاب لمعلوماتية المواد في معهد المواد، والتي تخرج طالبين ملتزمين، كلاس هاردت وكارينا كايداروفا. قام هاردت، الذي يكمل درجة الماجستير في الهندسة البيئية، بتطوير برنامج الذكاء الاصطناعي لتصنيف الصور للبنى المجهرية لجزيئات المسحوق المعدني. وتستمر كايداروفا الآن في هذا العمل المبتكر في أطروحة البكالوريوس الخاصة بها، والتي تركز على مادة مختلفة من عائلة مواد مختلفة. إنها تستخدم نتائج عمل هاردت وبرنامج الذكاء الاصطناعي المطور لتحقيق أهدافها البحثية. وهذا يدل على العلاقة الوثيقة بين النظرية والتطبيق في علم المواد.

لا تعمل مجموعة أبحاث الطلاب، بقيادة الدكتور سانتياغو بينيتو، على تعزيز التبادل بين الطلاب فحسب، بل تتيح أيضًا إمكانية النشر العلمي المشترك. تقدم المجموعة مجموعة واسعة من مجالات البحث، بما في ذلك تصنيف البنية المجهرية، والذي تم تسليط الضوء عليه كواحد من المحاور الأربعة الرئيسية لهذا البحث. تقدر كايداروفا أنه بفضل العمل التحضيري الذي قامت به هاردت، فإنها لن تضطر إلى البدء من الصفر، مما يقلل بشكل كبير من وقت تطوير بحثها.

طرق مبتكرة في توصيف البنية المجهرية

تتعامل مجموعة "توصيف البنية المجهرية المتقدمة"، والتي تعد جزءًا من المشهد البحثي، بعمق مع التحليل الكمي للبنية المادية ثلاثية الأبعاد. يستخدم هذا البحث كلاً من الأساليب الكلاسيكية ثنائية الأبعاد وتقنيات التصوير المقطعي الحديثة. الهدف هو فهم عمليات تصنيع المواد وتحديد الهياكل المثالية لخصائص معينة. يعتبر العمل مع الفولاذ متعدد المراحل وسبائك الألومنيوم المصبوبة من المشاريع الحالية في هذه المجموعة. وتجدر الإشارة بشكل خاص إلى التعاون متعدد التخصصات مع علوم الكمبيوتر لتطوير أساليب مبتكرة لمعالجة الصور وتصنيف الهياكل.

الميزة الحاسمة لأساليب التحليل الحديثة هذه هي التوصيف الشامل لبنية المادة، مما يسمح باستخلاص استنتاجات حول خصائص المادة الفعالة. وهذا يؤدي إلى ارتباط أفضل بين المعالجة والخصائص ، وهو أمر ذو صلة بمواصلة تطوير المواد.

الذكاء الاصطناعي رائد للتقدم

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايدًا في علم المواد ويغير بشكل أساسي طريقة اكتشاف المواد ودراسة خصائصها. إن تطوير العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يعزز الابتكار والكفاءة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يستغرقه اكتشاف مواد جديدة، غالبًا بنسبة تصل إلى 70 بالمائة، مع تحقيق دقة تنبؤية تزيد عن 90 بالمائة. لا يُستخدم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المواد فحسب ، ولكن أيضًا للنمذجة التنبؤية للخصائص وتحسين عمليات التصميم. وهذا له آثار كبيرة على التطورات المستقبلية في علم المواد حيث تصبح العمليات أسرع وأكثر دقة.

تخطط كايداروفا لمواصلة البحث في المواد والذكاء الاصطناعي بعد أطروحة البكالوريوس وترى في مجموعة أبحاث الطلاب منصة قيمة لتطورها العلمي. ويهدف هاردت أيضًا إلى مواصلة العمل على موضوع تصنيف البنية المجهرية في أطروحة الماجستير الخاصة به وسيظل مشاركًا بنشاط في المجموعة. ولا تظهر جهودهم الجماعية قيمة التعاون متعدد التخصصات فحسب، بل تُظهر أيضًا التقدم الكبير الذي يمكن تحقيقه في تطبيق الذكاء الاصطناعي على علوم المواد.

لا تمثل هذه التطورات تقدمًا للطلاب الأفراد فحسب، بل قد تكون أيضًا حاسمة للتقدم عبر الصناعة. تعد مجموعة أبحاث الطلاب مثالاً على الدافع نحو الابتكار في أبحاث المواد، المستوحى من التقنيات الحديثة والتعاون العلمي.