DeepMind AI trajton një robot kimist
Një ekip i udhëhequr nga shkencëtarët në kompaninë e inteligjencës artificiale me bazë në Londër, DeepMind, ka zhvilluar një model që sugjeron karakteristikat e një molekule duke parashikuar shpërndarjen e elektroneve brenda saj. Qasja, e përshkruar në numrin e 10 dhjetorit të Science1, mund të llogarisë vetitë e disa molekulave më saktë se teknikat ekzistuese.
“Ta bësh atë aq të saktë sa ata kanë bërë është një sukses,” thotë Anatole von Lilienfeld, një shkencëtar materialesh në Universitetin e Vjenës.
Punimi është “një punë solide”, thotë Katarzyna Pernal, një kimiste llogaritëse në Universitetin e Teknologjisë në Lodz në Poloni. Por ajo shton se modeli i mësimit të makinerive ka një rrugë të gjatë për të bërë përpara se të jetë i dobishëm për kimistët llogaritës.
Në parim, struktura e materialeve dhe molekulave përcaktohet tërësisht nga mekanika kuantike, dhe veçanërisht nga ekuacioni i Shrodingerit, i cili rregullon sjelljen e funksioneve valore të elektroneve. Këto janë veglat matematikore që përshkruajnë probabilitetin e gjetjes së një elektroni të caktuar në një pozicion të caktuar në hapësirë. Por për shkak se të gjitha elektronet ndërveprojnë me njëri-tjetrin, llogaritja e strukturës ose orbitaleve molekulare nga këto parime të para është një makth llogaritës dhe mund të bëhet vetëm për molekulat më të thjeshta, si benzeni, thotë James Kirkpatrick, një fizikant në DeepMind.
Për të kapërcyer këtë problem, studiuesit – nga farmakologët tek inxhinierët e baterive – puna e të cilëve mbështetet në zbulimin ose zhvillimin e molekulave të reja, janë mbështetur për dekada në një sërë teknikash të quajtura teoria funksionale e densitetit (DFT) për të parashikuar vetitë fizike të molekulave. Teoria nuk përpiqet të modelojë elektrone individuale, por përkundrazi synon të llogarisë shpërndarjen e përgjithshme të ngarkesës elektrike negative të elektroneve nëpër molekulë. “DFT shikon densitetin mesatar të ngarkesës, kështu që nuk e di se çfarë janë elektronet individuale,” thotë Kirkpatrick. Shumica e vetive të materies atëherë mund të llogariten lehtësisht nga ajo densitet.
Që nga fillimet e tij në vitet 1960, DFT është bërë një nga teknikat më të përdorura në shkencat fizike: një hetim nga ekipi i lajmeve të Nature në 2014 zbuloi se, nga 100 punimet më të cituara, 12 kishin të bënin me DFT. Bazat moderne të të dhënave të vetive të materialeve, siç është Projekti i Materialeve, përbëhen në një masë të madhe nga llogaritjet e DFT.
Por qasja ka kufizime dhe dihet se jep rezultate të gabuara për disa lloje molekulash, madje disa të thjeshta si kloruri i natriumit. Dhe megjithëse llogaritjet e DFT janë shumë më efikase se ato që fillojnë nga teoria bazë kuantike, ato janë ende të rënda dhe shpesh kërkojnë superkompjuterë. Pra, në dekadën e fundit, kimistët teorikë kanë filluar gjithnjë e më shumë të eksperimentojnë me mësimin e makinerive, veçanërisht për të studiuar vetitë si reaktiviteti kimik i materialeve ose aftësia e tyre për të përcjellë nxehtësinë.