एआई थर्मोइलेक्ट्रिक धातु की भविष्यवाणी करता है

नई प्रौद्योगिकियां नई सामग्रियों की मांग करती हैं - लेकिन उन्हें खोजने से दशकों लग सकते हैं।अब, टीयू वीन में आंद्रेज पुस्टोगो के नेतृत्व में एक शोध टीम ने एक स्वचालित कंप्यूटर प्रोटोकॉल बनाया है जो थर्मोइलेक्ट्रिक सामग्री की भविष्यवाणी करता है जो अपशिष्ट गर्मी को प्रयोग करने योग्य बिजली में परिवर्तित करने में सक्षम है।उनका दृष्टिकोण खोज के समय और लागत को कम करता है, जो हरित ऊर्जा सामग्री के लिए एक तेज मार्ग प्रदान करता है।

पाठ्यपुस्तक ज्ञान या श्रमसाध्य प्रयोगशाला प्रयोगों पर भरोसा करने के बजाय, टीम ने सुपर कंप्यूटर का उपयोग किया कि कैसे निकेल, कोबाल्ट और आयरन जैसी धातुओं को आवर्त सारणी में हर दूसरे तत्व के साथ बातचीत करते हैं।संक्रमण धातुओं के साथ शुरू करते हुए, उन्होंने हजारों संभावित संयोजनों को स्कैन किया।परिणामों के बीच, निकेल-जर्मेनियम (Ni₃ge) अपने उल्लेखनीय थर्मोइलेक्ट्रिक प्रदर्शन के लिए बाहर खड़ा था-बाद में प्रयोगशाला परीक्षणों में पुष्टि की गई।


जबकि टीम द्वारा पिछले शोध ने इस पर संकेत दिया (निकेल-गोल्ड मिश्र धातुओं पर काम सहित), यह पहली बार है जब एक व्यवस्थित, एआई-असिस्टेड विधि ने सटीक भविष्यवाणियां दी हैं।ऑस्ट्रिया के वैज्ञानिक क्लस्टर जैसे सुपर कंप्यूटर की कच्ची शक्ति के बावजूद, ब्रूट फोर्स व्यावहारिक नहीं है - सभी संभावित तत्व संयोजनों को विकसित करने से ब्रह्मांड मौजूद होने की तुलना में अधिक समय लग सकता है।इसलिए, टीम ने भौतिक सिद्धांतों और स्वचालन का उपयोग करके बुद्धिमानी से खोज को संकुचित कर दिया।

चयनित उम्मीदवार, Ni₃ge, ने न केवल अच्छा प्रदर्शन किया, बल्कि यह साबित कर दिया कि सरल द्विआधारी यौगिक भी वितरित कर सकते हैं।यदि दो-तत्व सिस्टम वादा दिखाते हैं, तो कल्पना करें कि हम अधिक जटिल संयोजनों में क्या पाएंगे।दृष्टिकोण पहले से ही शिक्षाविदों से परे कर्षण प्राप्त कर रहा है।Google और Microsoft जैसे उद्योग दिग्गज दशकों के प्रायोगिक और सैद्धांतिक सामग्री डेटा के दशकों पर प्रशिक्षित AI टूल का निर्माण कर रहे हैं।सबसे अच्छा परिणाम अभी भी मानव अंतर्ज्ञान से आता है - कंप्यूटिंग शक्ति द्वारा प्रवर्धित।यह सामग्री विज्ञान में एक रणनीतिक बदलाव को चिह्नित करता है।लगभग एक सदी से, अर्धचालक पर ध्यान केंद्रित किया गया है।