banner

[ad_1]

В университете Национальный Университет Сингапура (NUS) ученые разработали инновационный метод создания квантовых материалов на углеродной основе на атомном уровне, объединив техники сканирующей зондовой микроскопии и глубокие нейронные сети. Этот прорыв демонстрирует потенциал внедрения искусственного интеллекта (ИИ) на суб-ангстремовом уровне для повышения контроля над атомным производством, что будет способствовать как фундаментальным исследованиям, так и будущим приложениям.

Открыто-оболочечные магнитные нанографены представляют собой технологически привлекательный класс новых квантовых материалов на углеродной основе, которые обладают устойчивыми p-спиновыми центрами и нетривиальным коллективным квантовым магнетизмом. Эти свойства критически важны для разработки высокоскоростных электронных устройств на молекулярном уровне и создания квантовых битов, базовых элементов квантовых компьютеров. Несмотря на значительные достижения в синтезе этих материалов посредством синтеза на поверхности, достижение точного изготовления и настройки свойств этих квантовых материалов на атомном уровне оставалось сложной задачей.

Исследовательская группа под руководством доцента Лу Цзюна из химического факультета NUS и Института функциональных интеллектуальных материалов вместе с доцентом Чжан Чунем из физического факультета NUS представили концепцию атомного роботизированного зонда, интуитивно понимаемого химиком (CARP), интегрируя знания в области химии зондов и искусственный интеллект для изготовления и характеристики открыто-оболочечных магнитных нанографенов на уровне отдельных молекул. Это позволяет точно инженерить их p-электронную топологию и конфигурации спина автоматизированным способом, имитируя возможности человеческих химиков.

Концепция CARP, использующая глубокие нейронные сети, обученные на опыте и знаниях химиков-поверхностников, автономно синтезирует открыто-оболочечные магнитные нанографены. Он также может извлекать химическую информацию из экспериментальной обучающей базы данных, предлагая гипотезы о неизвестных механизмах. Это служит важным дополнением к теоретическим симуляциям, способствуя более полному пониманию механизмов реакций химии зондов. Работа является результатом сотрудничества с доцентом Ван Сяоаном из Цинхуа Университета в Китае.

Исследовательская группа испытала концепцию CARP на сложной реакции сайт-селективной циклодегидрирования, используемой для производства химических соединений с определенными структурными и электронными свойствами. Результаты показывают, что рамки CARP могут эффективно принимать знания эксперта-ученого и преобразовывать их в задачи, понятные машине, имитируя рабочий процесс для выполнения реакций на уровне отдельных молекул, которые могут манипулировать геометрической формой и спиновой характеристикой конечного химического соединения.

Кроме того, исследовательская группа стремится использовать полный потенциал возможностей ИИ, извлекая скрытые инсайты из базы данных. Они установили парадигму умного обучения, используя подход, основанный на теории игр, для изучения результатов обучения фреймворка. Анализ показывает, что CARP эффективно захватывает важные детали, которые могут упустить люди, особенно когда речь идет о успешном проведении реакции циклодегидрирования. Это предполагает, что рамки CARP могут быть ценным инструментом для получения дополнительных инсайтов о механизмах неисследованных реакций на уровне отдельных молекул.

Доцент Лу заявил: “Наша основная цель – работать на атомном уровне, чтобы создавать, изучать и контролировать эти квантовые материалы. Мы стремимся к революции в производстве этих материалов на поверхностях, чтобы обеспечить больший контроль над их результатами, вплоть до уровня отдельных атомов и связей.

“Наша цель в ближайшем будущем – дальнейшее расширение рамок CARP для принятия разнообразных реакций химии зондов на поверхности с масштабом и эффективностью. Это может преобразить традиционный лабораторный процесс синтеза на поверхности в процесс изготовления на чипе для практических приложений. Такое преобразование может сыграть ключевую роль в ускорении фундаментальных исследований квантовых материалов и вступлении в новую эру интеллектуального атомного производства”, добавил доцент Лу.

[ad_2]

Источник

banner

Вам может понравиться

Обзор сервисов ИИ

Искусственный интеллект

Daily AI

ИИ в жизни, бизнесе, науке и искусстве.

@2024 All Right Reserved. Designed and Developed by PenciDesign