Snilld

AI-teknologi afslører hemmeligheder: Kan vi endelig forvandle bly til guld?

Ju Li's AI-understøttede metode trækker materialeforskning ind i fremtiden, med mulig dækning af hele det periodiske system.

15. januar 2025 Peter Munkholm

Indledning

Materialeforskningens første dage var præget af manuelt arbejde og forsøg med alke-mi, hvor selv berømte videnskabsfolk som Isaac Newton forsøgte at forvandle bly til guld.

I dag er vi vidner til en stor digital revolution inden for feltet, hvor kunstig intelligens (AI) spiller en afgørende rolle. Især MITs professor Ju Li’s forskningsgruppe har gjort banebrydende fremskridt.

De anvender avancerede maskinlæringsmodeller til at omforme vores forståelse af molekylære systemer. Med AI har vi nu hurtigere og mere nøjagtige værktøjer til at udvikle kommende materialer.

 

For at fange essensen af indledningen til artiklen, ville jeg tage et billede af professor Ju Li i laboratoriet, der arbejder med avanceret AI-teknologi. Billedet ville vise professoren dybt koncentreret foran en stor skærm, hvor komplekse data og molekylære strukturer bliver præsenteret. Kompositionen ville spille på dybdeskarphed, hvor fokus er på professoren og skærmens lys, mens baggrunden er blødt uskarp for at indikere det travle laboratorium. Lysopsætningen ville bestå af blødt sidelys fra vinduet kombineret med et koldt LED-lys fra skærmen, hvilket fremhæver teknologien i rummet. Jeg ville anvende en Canon EOS R5 med en 24-70mm f/2.8 linse, indstillet på f/4 for at sikre, at både professoren og skærmen er i fokus. ISO ville være sat til 800 for at håndtere det begrænsede lys og en lukkerhastighed på 1/125 sek. Efterfølgende ville jeg justere kontrasten og farvetemperaturen i Adobe Lightroom for at fremhæve de kolde, futuristiske toner i billedet. Beskrivelsen ville kontekstualisere billederne med henvisning til den historiske baggrund af materialeforskning, og hvordan AI revolutionerer feltet.

Fra simplistisk til sofistikeret

Traditionelt har forskere brugt teorier som DFT (Density Functional Theory) til at analysere molekylers egenskaber. Selvom effektiv, er denne metode ikke altid helt præcis. Ju Li’s team skifter nu til coupled-cluster teori, som er mere nøjagtig, men tung i computerkraft.

Ved at kombinere CCSD(T) beregninger med AI, overgår Li’s team de begrænsninger, der tidligere forhindrede anvendelse af den mest præcise teori på større molekylesystemer. Det er en teknologisk revolution, der baner vej for mange nye opdagelser.

 

AI: hemmeligheden bag hurtigere fremskridt

Kombinationen af traditionel teori og AI-muligheder introducerer en multi-task tilgang. Denne tilgang analyserer flere molekylære egenskaber samtidigt med højt præcision.

Deres elektroniske Hamiltonian netværk, også kendt som MEHnet, tilbyder ind-sigt i dipolmomenter, optiske excitationer og infrarøde absorptioner. Dette har stor betydning for de optiske og elektriske egenskaber hos materialer.

 

Fra eksperimenter til realiteter

Når testet mod eksperimentelle data, præsterer den AI-assisterede metode bedre end DFT alene. Det viser den magtfulde synergi mellem dyb maskinlæring og traditionel kemi.

Ju Li’s team udforsker nu tyngre elementer, såsom silicium og endda platin, hvilket beviser metodens skalerbarhed. Deres model kan potentielt inspirere til nye materialer, som kan vise sig nyttige inden for elektronik samt medicin.

 

For at fange essensen af den midterste del af artiklen, ville jeg tage et billede af professor Ju Li i sit laboratorium, hvor han samarbejder med sine studerende om at bruge AI-baserede værktøjer til at analysere molekylære strukturer. Billedet ville vise professoren og hans forskerteam, der interagerer med både dataskærme, der viser komplekse simulationsdata, og 3D-modeller af molekyler. Kompositionen ville fokusere på deres ansigtstræk og koncentration, mens detaljer i deres arbejdsstationer er let uskarpe, hvilket også illustrerer det interaktive miljø og det samarbejdende arbejde. Jeg ville anvende en Nikon Z6 med en 35mm f/1.8 linse, indstillet til f/2 for at skabe en blød baggrund og sikre fokus på professoren og hans team. ISO ville være sat til 400 for at fange de naturlige lysforhold i laboratoriet, og lukkerhastigheden ville være 1/160 sek. Efterfølgende ville jeg bearbejde billedet i Adobe Photoshop for at justere lysstyrke og kontrast, hvilket fremhæver de futuristiske detaljer i deres teknologi og det dynamiske miljø i laboratoriet. Beskrivelsen ville fremhæve integrationspunkterne mellem AI-teknologi og traditionel forskning, og hvordan dette samarbejde åbner op for nye muligheder inden for materialeforskning.

Praktiske anvendelser

Lige nu testes modellerne primært på kendte molekyler. Men Chen Xu, en mate-rialespecialist, ser potentiale for højhastighedsscreening af molekyler. Det kan revolutionere de nuværende metoder til at finde passende materialer til industrielle applikationer.

Målet er at strømlinet anvende ML- og AI-proces-terminer i nuvæ-rende laboratorieapplikationer og udvikle nye tekniktilgange til eksperimenter.

 

AI-udvidende software-understøttelse

Hos Snilld ser vi denne udvikling som en naturlig del i vores mission om at hjælpe virksomheder potentere deres AI-ambitioner. Vi hjælper virksomheder mod AI-integration ved at optimere processer og implementere AI-assistenter, der forenkler arbejdet.

Den aktuelle innovation ved MIT afspejler den rådgivning, vi leverer, hvor vi fra AI-standarder søger at reducere tid og forbedre forretningsprocesser betydeligt.

 

Fremtidens muligheder

Li’s syn på fremtiden fokuserer ikke kun på et par elementer. Ambitionen er at dække hele det periodiske system, og tilbyde CCSD(T)-niveau præcision til en reduceret beregningspris end DFT.

Det lover vel for anvendelser i kemi, biologi og materialeforskning: det vil forment-lig ikke kun påvirke én sektor, men potentielt mange sektorer af industrien.

 

For at fange essensen af afslutningen på artiklen vil jeg tage et billede af professor Ju Li stående i sit laboratorium, mens han skitserer fremtidige forskningsideer på en tavle, der bærer komplekse molekylære strukturer og algoritmer. Kompositionen vil integrere professorens intense koncentration, mens han peger på relevante data og pensler med en marker. Baggrunden vil være fyldt med avanceret laboratorieudstyr og digitale skærme, der giver liv til det dynamiske forskningsmiljø. Jeg ville bruge en Sony A7 III med en 50mm f/1.8 linse, indstillet til f/2.8 for at skabe en naturalistisk dybdeskarphed, mens jeg ville sætte ISO til 400 og lukkerhastigheden til 1/200 sek., hvilket sikrer skarphed uden støj. Efterfølgende ville jeg anvende Adobe Lightroom til at justere farverne og fremhæve professorens rolle som en innovator i skæringspunktet mellem traditionel forskning og moderne teknologi. Beskrivelsen til billedet vil understrege den ambitiøse vision for fremtiden inden for materialeforskning, som professor Ju Li og hans team repræsenterer, og hvordan deres arbejde muliggør ny forståelse af materialernes potentiale.

Konklusion

I takt med at vi dykker dybere ind i forskningen ved hjælp af AI, kan vi forventede at se opfindelser, der overgår vores nuværende opfattelser og grænser.

Et sådant dynamisk skift understreger nødvendigheden af at tilpasse en moderne forståelse af teknologi, AI og maskinlæringsudnyttelse i gamle felter, så som materialevidenskab.

 

Kilder:

 

Målgruppens mening om artiklen

Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):

Artiklen er meget relevant, da den viser, hvordan avancerede teknologier, herunder AI, bliver brugt til at forbedre forskning og udvikling af nye materialer. Det er vigtigt for os i produktion og fremstilling at holde os opdateret på sådanne innovationer for at sikre konkurrenceevne. Jeg vil give den en score på 85, fordi den perfekt illustrerer den integrering af ny teknologi, som jeg efterstræber i vores virksomhed.

Laura Thomsen, Operations Manager:

Jeg synes, artiklen er yderst interessant, da den behandler, hvordan ny teknologi som AI kan optimere processer. Dette er essentielt i mit arbejde med at reducere administrative opgaver. Jeg vil give artiklen en score på 80 som følge af dens potentiale til at inspirere til forbedringer i vore arbejdsgange.

Alexander Eriksen, CTO (Chief Technology Officer):

Som CTO er jeg altid interesseret i teknologiske fremskridt. Artiklen giver et godt indblik i de nyeste tilgange og værktøjer inden for materialeforskning og AI. Jeg vil vurdere den til en 90, da den tydeligt forklarer de komplekse emner, som ofte er relevante for vores strategiske teknologiudvikling.

Marie Jørgensen, Institutleder på Universitet:

Artiklen er fascinerende, fordi den beskriver fusionen af AI og kemi, hvilket er vigtigt for undervisning og forskning. AI’s rolle i at forbedre forskningens præcision og hastighed er noget, som vi også ser på universitetet. Jeg vil give den en score på 88 for dens informative og uddannelsesmæssige værdi.

Mikkel Andersen, Digital Transformation Consultant:

Artiklen er yderst relevant for mit arbejde, da den viser et praktisk eksempel på AI’s transformative kraft i traditionelle felter. For virksomheder, der ønsker at integrere AI, er denne type case studies meget værdifulde for at fremme forståelse og interesse. Jeg vil give den en score på 82.









*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.








Book Din Gratis AI-Samtale






– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!

Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.

I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.

Fordele ved samtalen:

  • Samtalen handler om dig og dine behov
  • Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
  • Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
  • Personlig rådgivning uden teknisk jargon

Det handler om at skabe værdi for dig