تستخدم هذه الشركة الناشئة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة

بينما يركز العالم على الذكاء الاصطناعي المولد للنصوص والصور والأفلام، تعمل شركة ناشئة يقودها باحث رئيسي سابق في DeepMind على تطوير تقنية GenAI لدعم تصنيع مواد مادية جديدة.

المواد المدارية – التي أسسها جوناثان جودوين، الذي شارك سابقًا في جهود أبحاث المواد في DeepMind – تقوم بإنشاء منصة تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لاكتشاف مواد تتراوح من البطاريات إلى الخلايا التي تلتقط ثاني أكسيد الكربون.

يقول جودوين إنه كان مصدر إلهام لتأسيس شركة Orbital Materials من خلال رؤية كيف تبدو التقنيات المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ألفا فولديمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind، القادر على التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من خلال تسلسل الأحماض الأمينية، على علوم المواد.

وقال جودوين لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “لقد اعتمدت الطرق التقليدية لاكتشاف المواد الجديدة منذ فترة طويلة على عمليات طويلة من التجربة والخطأ في المختبر، مما أدى في كثير من الأحيان إلى سنوات من التجارب قبل تحقيق النجاح”. “شعرت أن هناك حاجة إلى نوع جديد من التنظيم، يتكون من خبراء الذكاء الاصطناعي وعلماء المواد، لنقل المواد من الكمبيوتر إلى العالم الحقيقي.”

بمساعدة الذكاء الاصطناعي أم لا، فإن إنشاء مادة جديدة ليس عملية بديهية بشكل عام.

لتحقيق خصائص معينة، على سبيل المثال الخفة والصلابة، يجب على المرء تحديد الهياكل الفيزيائية والكيميائية المقابلة، وكذلك فهم العمليات (مثل الذوبان والتبخر) لإنشاء الهياكل بشكل موثوق. وبمجرد تصميم المادة، يجب أن يتم اختبارها تحت ظروف مختلفة – درجات الحرارة القصوى، على سبيل المثال – اعتمادًا على التطبيق المقصود.

لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حل جميع التحديات الكامنة في تصميم المواد. (لا شيء يمكن أن يحل محل التجريب في العالم الحقيقي، على سبيل المثال). ولكنه من الممكن أن يوفر الوقت ــ والمال ــ من خلال الاعتماد على الحسابات لتحديد الخصائص والعمليات التي قد تنتج أي أنواع من المواد.

وقال جودوين: “يكافح صناع القرار الفني في شركات المواد الكيميائية والمواد لتطوير منتجات جديدة لأن الطرق التقليدية لاكتشاف مواد جديدة ومتقدمة بطيئة ومكلفة للغاية بحيث لا تتمكن من تلبية هذا الطلب”. “(ومع ذلك) فإن الطلب على المواد المتقدمة الجديدة… يتزايد بشكل كبير مع قيام اقتصاداتنا بالكهرباء وإزالة الكربون. »

شركة Orbital Materials ليست أول شركة تطبق الذكاء الاصطناعي على البحث والتطوير في مجال المواد.

الأوسميوم منظمة العفو الدولية، بقيادة موظف سابق في Google وبدعم من Y Combinator، تمكن العملاء الصناعيين من التنبؤ بالخصائص الفيزيائية للمواد الجديدة، ثم تحسين تلك المواد الجديدة وتحسينها من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. العديد من المقالات الأكاديمية خلال العقد الماضي يقترح طرق لتسريع سير عمل تصميم المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع قواعد بيانات الجزيئات الكبيرة. قامت شركة DeepMind نفسها بدراسة مواد الذكاء الاصطناعي العام الماضي اعلان أنه صمم خوارزمية لاكتشاف ملايين البلورات التي يمكن أن تعمل يومًا ما على تشغيل التقنيات التجارية.

يقول جودوين إن ما يميز شركة Orbital Materials عن غيرها هو نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها في علم المواد.

قال جودوين: “لقد استوحينا الكثير من الإلهام من النجاحات التي حققتها نماذج اللغات الكبيرة وAlphaFold لإنشاء مجموعات البيانات الخاصة بنا”. “في هذه النماذج، الشيء الأكثر أهمية هو الحصول على العديد من أنواع البيانات المختلفة: يتم تدريب نماذج مثل ChatGPT على التعليمات البرمجية والمقالات الإخبارية والنصوص العلمية والموسوعات. وهذا التنوع هو أحد العناصر التي تمنح النماذج قدراتها الرائعة.

ويشكل نموذج أوربيتال، المسمى لينوس، العمود الفقري لمختبر الشركة الناشئة في نيوجيرسي، حيث يقود البحث والتطوير في مجال المواد والمواد الكيميائية. يقول جودوين إن لينوس تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من عمليات المحاكاة والمواد، بدءًا من البطاريات وأشباه الموصلات وحتى المحفزات والجزيئات العضوية.

يقوم العلماء الذين يستخدمون لينوس بإدخال التعليمات باللغة الطبيعية – على سبيل المثال “مادة تمتص ثاني أكسيد الكربون جيدًا” – ويقوم النظام بإنشاء بنية جزيئية ثلاثية الأبعاد تلبي المعايير. بدءًا من سحابة عشوائية من الذرات، يقوم لينوس بتحسين البنية بشكل متكرر حتى يستقر على شيء يلبي التعليمات على أفضل وجه.

وتابع جودوين: “(نحن نتبع) نهجًا شاملاً للذكاء الاصطناعي لتطوير خط أنابيب للمواد داخل الشركة”.

مثل كل GenAI، فإن Linus ليس مثاليًا: فهو ينتج أحيانًا مواد لا يمكن تصنيعها فيزيائيًا. لكن جودوين يدعي ذلك الى نجحت في تطوير مرشح واحد على الأقل غير مكلف وأكثر موثوقية لالتقاط ثاني أكسيد الكربون من الهواء. وتخطط المدارية للإعلان عن المزيد من التفاصيل هذا العام.

وليس لدى شركة Orbital، التي يقع مقرها في لندن وتتكون من فريق مكون من 13 شخصًا، أي خطط لتصنيع الفلتر بنفسها، أو أي مادة أخرى في هذا الشأن. بل إن الهدف هو جلب المواد إلى مرحلة إثبات المفهوم أو العرض التجريبي ومن ثم البحث عن مصنعين خارجيين كشركاء.

ولتحقيق ذلك، قامت Orbital مؤخرًا بجمع 16 مليون دولار في جولة التمويل الأولى بقيادة Radical Ventures بمشاركة Toyota Ventures. ليصل إجمالي قيمة الشركة الناشئة إلى حوالي 21 مليون دولار، يقول جودوين إن رأس المال الجديد سيتم تخصيصه لتنمية علوم البيانات وفرق المختبرات الرطبة في Orbital.

“تمامًا مثل AlphaFold تمكن من اكتشاف أدوية جديدة وقال جودوين: “وطرحها في السوق بشكل أسرع، تتيح تكنولوجيا المواد المدارية تصميم وتسويق مواد جديدة ومتقدمة بسرعة غير مسبوقة”.