यूएस डिपार्टमेंट ऑफ एनर्जी (डीओई) के ब्रुकहैवन नेशनल लेबोरेटरी के वैज्ञानिकों ने सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया है कि स्वायत्त तरीके नई सामग्रियों की खोज कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) से संचालित तकनीक ने तीन नए नैनोस्ट्रक्चर की खोज का नेतृत्व किया, जिसमें अपनी तरह का पहला नैनोस्केल "सीढ़ी" भी शामिल है। शोध आज में प्रकाशित हुआ था साइंस एडवांस

नई खोजी गई संरचनाएं स्व-असेंबली नामक एक प्रक्रिया द्वारा बनाई गई थीं, जिसमें एक सामग्री के अणु खुद को अद्वितीय पैटर्न में व्यवस्थित करते हैं। ब्रुकहेवन सेंटर फॉर फंक्शनल नैनोमटेरियल्स (सीएफएन) के वैज्ञानिक स्वयं-असेंबली प्रक्रिया को निर्देशित करने में विशेषज्ञ हैं, माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक, कटैलिसीस और अन्य में अनुप्रयोगों के लिए वांछनीय व्यवस्था बनाने के लिए सामग्री के लिए टेम्पलेट बनाते हैं। नैनोस्केल सीढ़ी और अन्य नई संरचनाओं की उनकी खोज ने स्व-विधानसभा के अनुप्रयोगों के दायरे को और चौड़ा कर दिया है।

"सेल्फ-असेंबली का उपयोग नैनोपैटर्निंग के लिए एक तकनीक के रूप में किया जा सकता है, जो माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक और कंप्यूटर हार्डवेयर में प्रगति के लिए एक चालक है," कहा सीएफएन वैज्ञानिक और सह-लेखक ग्रेगरी डोर्क। "ये प्रौद्योगिकियां हमेशा छोटे नैनोपैटर्न का उपयोग करके उच्च रिज़ॉल्यूशन पर जोर दे रही हैं। आप स्व-संयोजन सामग्री से वास्तव में छोटी और कसकर नियंत्रित विशेषताएं प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन वे उस तरह के नियमों का पालन नहीं करते हैं जो हम सर्किट के लिए निर्धारित करते हैं, उदाहरण के लिए। एक टेम्पलेट का उपयोग करके स्वयं-असेंबली निर्देशित करके, हम ऐसे पैटर्न बना सकते हैं जो अधिक उपयोगी हों।"

CFN के कर्मचारी वैज्ञानिक, जो विज्ञान उपयोगकर्ता सुविधा का एक DOE कार्यालय है, का उद्देश्य उनके अनुप्रयोगों को व्यापक बनाने के लिए स्व-संयोजित नैनोपैटर्न प्रकार की लाइब्रेरी बनाना है। पिछले अध्ययनों में, उन्होंने प्रदर्शित किया कि दो स्व-संयोजन सामग्रियों को एक साथ मिलाकर नए प्रकार के पैटर्न संभव बनाए गए हैं।

सीएफएन समूह के नेता और सह-लेखक केविन येगर ने कहा, "तथ्य यह है कि अब हम एक ऐसी सीढ़ी संरचना बना सकते हैं, जिसके बारे में पहले किसी ने कभी सपने में भी नहीं सोचा था।" "पारंपरिक स्व-असेंबली केवल सिलेंडर, शीट और गोले जैसी अपेक्षाकृत सरल संरचनाएं बना सकती हैं। लेकिन दो सामग्रियों को एक साथ मिलाकर और केवल सही रासायनिक झंझरी का उपयोग करके, हमने पाया है कि पूरी तरह से नई संरचनाएं संभव हैं।"

स्व-संयोजन सामग्री को एक साथ सम्मिश्रण करने से CFN वैज्ञानिकों को अद्वितीय संरचनाओं को उजागर करने में मदद मिली है, लेकिन इसने नई चुनौतियाँ भी पैदा की हैं। स्व-विधानसभा प्रक्रिया में नियंत्रित करने के लिए कई और मापदंडों के साथ, नई और उपयोगी संरचना बनाने के लिए मापदंडों का सही संयोजन खोजना समय के खिलाफ लड़ाई है। अपने शोध में तेजी लाने के लिए, सीएफएन वैज्ञानिकों ने एक नई एआई क्षमता का लाभ उठाया: स्वायत्त प्रयोग।

डीओई के लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी में सेंटर फॉर एडवांस्ड मैथमैटिक्स फॉर एनर्जी रिसर्च एप्लीकेशन (कैमरा) के सहयोग से, सीएफएन में ब्रुकहेवन वैज्ञानिक और नेशनल सिंक्रोट्रॉन लाइट सोर्स II (एनएसएलएस-द्वितीय), ब्रुकहैवन लैब में साइंस यूजर फैसिलिटी का एक और डीओई ऑफिस। एक एआई ढांचा विकसित कर रहा है जो एक प्रयोग के सभी चरणों को स्वायत्त रूप से परिभाषित और निष्पादित कर सकता है। CAMERA का gpCAM एल्गोरिथ्म फ्रेमवर्क के स्वायत्त निर्णय लेने को संचालित करता है। नवीनतम शोध नई सामग्रियों की खोज करने की एल्गोरिथम की क्षमता का टीम का पहला सफल प्रदर्शन है।

बर्कले लैब वैज्ञानिक और सह-लेखक मार्कस नोएक ने कहा, "जीपीकैम स्वायत्त प्रयोग के लिए एक लचीला एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर है।" "इस अध्ययन में विशेष रूप से मॉडल की विभिन्न विशेषताओं का स्वायत्तता से पता लगाने के लिए इसका उपयोग किया गया था।"

यागर ने कहा, "बर्कले लैब में हमारे सहयोगियों की मदद से, हमारे पास यह सॉफ्टवेयर और कार्यप्रणाली तैयार थी, और अब हमने नई सामग्रियों की खोज के लिए इसका सफलतापूर्वक उपयोग किया है।" "अब हम स्वायत्त विज्ञान के बारे में काफी कुछ सीख चुके हैं कि हम सामग्री की समस्या ले सकते हैं और इसे बहुत आसानी से एक स्वायत्त समस्या में बदल सकते हैं।"

अपने नए एल्गोरिदम का उपयोग करके सामग्री की खोज में तेजी लाने के लिए, टीम ने पहले विश्लेषण के लिए गुणों के स्पेक्ट्रम के साथ एक जटिल नमूना विकसित किया। शोधकर्ताओं ने सीएफएन नैनोफैब्रिकेशन सुविधा का उपयोग करके नमूना तैयार किया और सीएफएन सामग्री संश्लेषण सुविधा में स्व-संयोजन किया।

यागर ने कहा, "भौतिक विज्ञान करने का एक पुराना स्कूल तरीका एक नमूने को संश्लेषित करना, उसे मापना, उससे सीखना और फिर वापस जाकर एक अलग नमूना बनाना और उस प्रक्रिया को दोहराना है।" "इसके बजाय, हमने एक नमूना बनाया जिसमें प्रत्येक पैरामीटर का ढाल होता है जिसमें हम रुचि रखते हैं। वह एकल नमूना इस प्रकार कई अलग-अलग भौतिक संरचनाओं का विशाल संग्रह है।"

फिर, टीम ने नमूना NSLS-II में लाया, जो सामग्री की संरचना का अध्ययन करने के लिए अल्ट्राब्राइट एक्स-रे उत्पन्न करता है। CFN NSLS-II के साथ साझेदारी में तीन प्रायोगिक स्टेशनों का संचालन करता है, जिनमें से एक का उपयोग इस अध्ययन में किया गया था, सॉफ्ट मैटर इंटरफेसेस (SMI) बीमलाइन।

एनएसएलएस-द्वितीय वैज्ञानिक और सह-लेखक मसा फुकुटो ने कहा, "एसएमआई बीमलाइन की ताकत में से एक इसकी एक्स-रे बीम को माइक्रोन तक के नमूने पर केंद्रित करने की क्षमता है।" "इन माइक्रोबीम एक्स-रे सामग्री द्वारा बिखरे हुए कैसे हैं इसका विश्लेषण करके, हम रोशनी वाले स्थान पर सामग्री की स्थानीय संरचना के बारे में सीखते हैं। कई अलग-अलग स्थानों पर मापन तब प्रकट कर सकते हैं कि ढाल के नमूने में स्थानीय संरचना कैसे भिन्न होती है। इस काम में, हम एआई एल्गोरिद्म को चलते-फिरते चुनने देते हैं कि प्रत्येक माप के मूल्य को अधिकतम करने के लिए किस स्थान को आगे मापना है।

जैसा कि नमूना एसएमआई बीमलाइन पर मापा गया था, एल्गोरिदम, मानव हस्तक्षेप के बिना, सामग्री के कई और संरचनाओं के विविध सेट के मॉडल का निर्माण किया। मॉडल ने प्रत्येक बाद के एक्स-रे माप के साथ खुद को अपडेट किया, जिससे हर माप अधिक व्यावहारिक और सटीक हो गया।

कुछ ही घंटों में, एल्गोरिथ्म ने सीएफएन शोधकर्ताओं के लिए अधिक बारीकी से अध्ययन करने के लिए जटिल नमूने में तीन प्रमुख क्षेत्रों की पहचान की थी। उन्होंने सीएफएन इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी सुविधा का उपयोग उन प्रमुख क्षेत्रों को उत्कृष्ट विस्तार से चित्रित करने के लिए किया, अन्य उपन्यास सुविधाओं के बीच, नैनोस्केल सीढ़ी के रेल और डंडे को उजागर किया।

प्रयोग शुरू से अंत तक लगभग छह घंटे चला। शोधकर्ताओं का अनुमान है कि पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके इस खोज को करने में उन्हें लगभग एक महीने का समय लगा होगा।

केल्विन: "कभी-कभी मुझे लगता है कि बुद्धिमान जीवन ब्रह्मांड में कहीं और मौजूद है, इसका पक्का संकेत यह है कि अब तक .... इनमें से किसी ने भी हमसे संपर्क करने की कोशिश नहीं की!”

यागर ने कहा, "स्वायत्त तरीकों से खोज में जबरदस्त तेजी आ सकती है।" "यह विज्ञान की सामान्य खोज पाश को अनिवार्य रूप से 'कस' रहा है, ताकि हम परिकल्पना और माप के बीच अधिक तेज़ी से चक्र चला सकें। केवल गति से परे, हालांकि, स्वायत्त तरीके हम जो अध्ययन कर सकते हैं उसका दायरा बढ़ाते हैं, जिसका अर्थ है कि हम विज्ञान की अधिक चुनौतीपूर्ण समस्याओं से निपट सकते हैं।

"आगे बढ़ते हुए, हम कई मापदंडों के बीच जटिल परस्पर क्रिया की जांच करना चाहते हैं। हमने सीएफएन कंप्यूटर क्लस्टर का उपयोग करके सिमुलेशन आयोजित किया जो हमारे प्रयोगात्मक परिणामों को सत्यापित करता है, लेकिन उन्होंने यह भी सुझाव दिया कि फिल्म मोटाई जैसे अन्य पैरामीटर भी एक महत्वपूर्ण भूमिका कैसे निभा सकते हैं, "डोर्क ने कहा।

टीम स्व-असेंबली, साथ ही सामग्री के अन्य वर्गों में और भी अधिक चुनौतीपूर्ण सामग्री खोज समस्याओं के लिए अपनी स्वायत्त अनुसंधान पद्धति को सक्रिय रूप से लागू कर रही है। स्वायत्त खोज विधियाँ अनुकूलनीय हैं और लगभग किसी भी शोध समस्या पर लागू की जा सकती हैं।

यागर ने कहा, "अब हम इन विधियों को प्रयोग करने के लिए सीएफएन और एनएसएलएस-द्वितीय में आने वाले उपयोगकर्ताओं के व्यापक समुदाय के लिए तैनात कर रहे हैं।" "कोई भी अपने सामग्री अनुसंधान की खोज में तेजी लाने के लिए हमारे साथ काम कर सकता है। हम आने वाले वर्षों में स्वच्छ ऊर्जा और माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक जैसे राष्ट्रीय प्राथमिकता वाले क्षेत्रों सहित कई नई खोजों को सशक्त बनाने की उम्मीद करते हैं।

स्रोत नैनो मैग

.wordads-विज्ञापन-आवरण { प्रदर्शन: कोई नहीं; फ़ॉन्ट: सामान्य 11px एरियल, सेन्स-सेरिफ़; लेटर-स्पेसिंग: 1px; पाठ-सजावट: कोई नहीं; चौड़ाई: 100%; मार्जिन: 25 पीएक्स ऑटो; गद्दी: 0; } .वर्डऐड-एड-टाइटल {मार्जिन-बॉटम: 5पीएक्स; } .wordads-ad-controls {मार्जिन-टॉप: 5px; पाठ-संरेखण: दाएँ; } .wordads-ad-controls स्पैन { कर्सर: पॉइंटर; } .wordads-विज्ञापन {चौड़ाई: फ़िट-सामग्री; मार्जिन: 0 ऑटो; }

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://genesisnanotech.wordpress.com/2023/01/19/artificial-intelligence-ai-discovers-new-nanostructures-brookhaven-center-for-functional-nanomaterials/