تمت زيادة الكفاءة بمقدار 73 مرة! نجح فريق بحثي ياباني في تحضير 10 بلورات عضوية مدفوعة بالضوء استنادًا إلى التعلم الآلي
تتمتع البلورات العضوية المتحركة ضوئيًا بالقدرة على التشوه عند تعرضها للضوء. إن هذه القدرة على تحويل المحفزات الخارجية إلى حركة ميكانيكية تجعلها مرشحة مثالية لإعداد مواد المحرك، وخاصة لتصنيع المحركات خفيفة الوزن والتي يمكن التحكم فيها عن بعد.ومن المتوقع أن يتم استخدامه على نطاق واسع في مجالات مثل الروبوتات والمعدات الطبية.
كما ذكرنا سابقًا، عندما تتشوه البلورات التي يتحركها الضوء، تصبح الأشياء قادرة على ممارسة القوة والقيام بالعمل. في هذه الحالة، عندما يتم منع التشوه الحر للبلورة بشكل كامل، يتم توليد قوة قصوى، والتي يتم تعريفها على أنها قوة الحجب. يعد التحكم الفعال في قوة حجب البلورات الموجهة بالضوء أمرًا بالغ الأهمية لتطبيقاتها العملية. على سبيل المثال، قد يؤدي تعظيم قوة الإيقاف إلى توسيع نطاق التطبيقات المحتملة للبلورات التي تعمل بالضوء. اليوم، يستطيع الباحثون توليد قوى أصغر عن طريق تعديل شدة الضوء، لكن زيادة الحد الأقصى للقوة لا تزال تشكل تحديًا.لأن القوة القصوى مرتبطة بالعديد من العوامل مثل خصائص البلورة وحجم البلورة والظروف التجريبية،العلاقة بين هذه المعلمات والقوى الناتجة عنها لم يتم فهمها بشكل كامل بعد.
في الآونة الأخيرة، استخدم فريق من جامعة واسيدا في اليابان تكنولوجيا التعلم الآلي لإجراء تصميم جزيئي وتحسين تجريبي للبلورات التي تعمل بالضوء، مما أدى إلى تعظيم قوة الحجب بنجاح. نُشر البحث في مجلة Digital Discovery تحت عنوان "تحسين قوة الخرج بواسطة التعلم الآلي في البلورات العضوية المتحركة ضوئيًا".
على وجه التحديد، استخدم الباحثون أولاً انحدار LASSO (أقل عامل انكماش واختيار مطلق) للتصميم الجزيئي، وبناءً على ذلك، قاموا بتصنيع بلورات مركبة لبناء مكتبة مواد ذات وحدات يونغ وأحجام بلورات مختلفة. ثانيًا، تم استخدام التحسين البايزي لأخذ عينات بكفاءة من مكتبة المواد، وتم قياس أقصى قوة حجب تجريبيًا لتجد أنها 37.0 ميكرونيوتن. تعتبر هذه الطريقة أكثر كفاءة بـ 73 مرة من طرق البحث الشبكي التقليدية، مما يحسن بشكل كبير من إمكانية تطبيق البلورات الجزيئية الميكانيكية البصرية الإلكترونية ويساعد في تحسين خصائص أخرى للبلورات الوظيفية.
عنوان الورقة:
يجمع مشروع المصدر المفتوح "awesome-ai4s" أكثر من 100 تفسير لورقة AI4S ويوفر أيضًا مجموعات بيانات وأدوات ضخمة:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
تم جمع 393 نقطة بيانات من 118 ورقة بحثية
قام الباحثون بالبحث على Google Scholar باستخدام البلورة العضوية، معامل يونغ والبلورة الجزيئية، معامل يونغ ككلمات رئيسية. أثناء جمع البيانات، تم العثور على 118 ورقة بحثية ذكرت على الأقل قيمة واحدة من معامل يونغ، وتم تحديد أن هذه القيم تم الحصول عليها بشكل أساسي عن طريق التباعد النانوي.
* معامل يونج هو كمية فيزيائية تقيس قدرة المادة على مقاومة التشوه. كلما كانت قيمتها أكبر، كلما كان احتمال تشوه المادة أقل.
* عنوان تنزيل مجموعة بيانات معامل يونغ:
https://go.hyper.ai/igaoF
وبما أن الأدبيات في كثير من الحالات قدمت قياسات في اتجاهات متعددة للمادة (على سبيل المثال، على طول محاور بلورية مختلفة)، فقد استخرج الباحثون كل نقطة بيانات ذات صلة وأدرجوا أيضًا بيانات اختبار الانحناء وقياسات أخرى لضمان شمولية مجموعة البيانات. وأخيرا، تم الحصول على مجموعة بيانات تحتوي على 393 نقطة بيانات.
* يمكن تمييز تباين المادة عن طريق قياس معامل يونج للبلورة في اتجاهات مختلفة.
يتضمن نوعان من التعلم الآلي الانحدار LASSO والتحسين البايزي
كما هو موضح في الشكل أدناه، بناءً على مجموعة البيانات التي تم جمعها،استخدم الباحثون طريقة LASSO لتصميم جزيئات البلورات وتحضير البلورات المصممة (تحضير البلورات).من خلال سلسلة من التجارب، مثل تحليل الأشعة السينية، وقياس امتصاص الأشعة فوق البنفسجية المرئية، وتجارب الانبعاج النانوي، وتجارب الانحناء، وما إلى ذلك، يتم تحليل الخصائص البنيوية للبلورات المحضرة، وقياس معامل يونغ الخاص بها، وإنشاء مكتبة مواد ذات معامل يونغ وأحجام بلورية مختلفة. ثم،يتم استخدام التحسين البايزي لإجراء أخذ عينات من البلورات وقياس أقصى قوة حجب للبلورات المختلفة بشكل متكرر.
باختصار، قامت طريقتا التعلم الآلي بالبحث في العلاقة بين معامل يونج والمجموعات الوظيفية، مما يسمح بتحديد الظروف التجريبية المثلى. تتمثل مهمة الباحثين البشريين في تحضير عينات من البلورات، وإجراء التحليل التجريبي، واختبار أقصى قوة حجب للبلورات في العالم الحقيقي، وما إلى ذلك.
قم بتصنيع 10 بلورات عضوية مدفوعة بالضوء وتعظيم قوة حجب البلورات
تصميم ناجح للبلورات العضوية المدفوعة بالضوء باستخدام طريقة LASSO
واستهدف الباحثون جزيء الساليسيلدينامين بسبب قدرته على تحريك البلورات باستخدام الضوء. في التصميم الأولي لجزيء الساليسيلالدهيد، استكشف الباحثون العلاقة بين البنية الفرعية الجزيئية ومعامل يونج.الهدف هو إنشاء مكتبة من المواد البلورية من مجموعة الساليسيلالدهيد ذات وحدات يونغ وأحجام البلورات المختلفة.
خاصة،قام الباحثون بتحويل البنية الجزيئية لمجموعة البيانات المجمعة المكونة من 393 نقطة بيانات إلى متجهات.وبعد إزالة المتغيرات ذات الارتباط الأعلى بين المتغيرات التفسيرية، وجد أن 18 و27 بنية فرعية كانت مرتبطة بشكل إيجابي وسلبي مع معامل يونغ على التوالي. على سبيل المثال، فإن البنية التحتية التي تشكل الروابط الهيدروجينية ترتبط بشكل إيجابي للغاية بمعامل يونج.
لتحسين التصميم الجزيئي بشكل أكبر، هناك حاجة إلى تعزيز القدرة على التفسير.استخدم الباحثون انحدار LASSO، وهي طريقة تقوم بكل من اختيار المتغيرات والنمذجة الخطية.بعد إجراء تحسين المعلمات الفائقة، وتقييم دقة LASSO، وقياس الأخطاء التجريبية وغيرها من التدابير، كما هو موضح في الشكل أدناه، احتفظ نموذج LASSO أخيرًا بـ 7 متغيرات ذات ارتباطات إيجابية وسلبية، منها 4 متغيرات (مجموعات الهيدروكسيل الأليفاتية، ومجموعات النيترو، والأحماض الكربوكسيلية، والمجموعات الأمينية) هي هياكل فرعية قد تزيد من معامل يونغ، أي الارتباط الإيجابي، والمتغيرات الثلاثة الأخرى (مجموعات الهيدروكسيل العطرية، والهالوجينات، وحلقات البنزوين) هي هياكل فرعية قد تقلل من معامل يونغ، أي الارتباط السلبي.
وبناءً على العلاقات الإيجابية والسلبية التي تم الحصول عليها من انحدار LASSO، قام الباحثون بتصنيع جزيئات أمين الساليسيلالدهيد (التي تحل محل الهياكل الفرعية المختلفة المذكورة أعلاه بشكل مناسب).وأخيرا، تم الحصول على 10 مركبات مختلفة.
تتبلور جميع المركبات المحضرة على شكل ألواح ذات أحجام بلورية مختلفة. وأجرى الباحثون تحليل الأشعة السينية على هذه الهياكل البلورية، وتظهر النتائج في الشكل أدناه.
بالإضافة إلى قياس امتصاص الأشعة فوق البنفسجية المرئية لهذه المركبات، إلخ. استخدم الباحثون أيضًا اختبارات النانو والانحناء لقياس معامل يونغ للبلورة على طول السمك والاتجاهات الطولية على التوالي. وتظهر النتائج في الشكل أدناه.
يوضح الشكل (أ) على اليسار أن معامل يونج للمركبات البلورية 1-3 أكبر من معامل يونج للمركبات 4-6، وهو ما يتوافق مع تنبؤات LASSO. ومع ذلك، كانت البلورات الهالوجينية (المركبات 7-10) غير متسقة مع التنبؤ، وكانت بلورات المركبات 7-9 تحتوي على معاملات يونج كبيرة نسبيًا. ويرجع ذلك إلى أن مجموعة البيانات المجمعة تضمنت بلورات هالوجينية شكلت روابط هالوجينية وكانت معامل يونج صغيرًا نسبيًا، ولكن البلورات الهالوجينية في هذه الدراسة لم تشكل روابط هالوجينية.
يوضح الشكل ب أعلاه أن البلورات ذات معامل يونغ الأكبر في اتجاه السُمك تميل إلى أن يكون لها معامل يونغ أصغر في اتجاه الطول، وهو ما يمكن أن يعزى إلى تباين البلورات العضوية. عندما يتشكل تفاعل قوي في اتجاه واحد، فإن التفاعلات الأضعف ستصبح التفاعلات بين الجزيئات الرئيسية في اتجاهات أخرى.
في المجمل،كشف الباحثون عن العلاقة بين البنية الجزيئية ومعامل يونج، وقاموا ببناء دليل تصميم لجزيئات الساليسيلالدهيد.
تحسين بايزي لأخذ العينات بكفاءة، مما يزيد من قوة حجب البلورة إلى 37.0 ميكرونيوتن
بعد إنشاء مكتبة مواد ذات معامل يونج وحجم بلوري مختلفين،قام الباحثون بأخذ عينات من مكتبة المواد هذه باستخدام التحسين البايزي واختبار قوة حجب البلورة تحت إضاءة الضوء.وتظهر عملية القياس في الشكل أدناه.
في البداية، قام الباحثون بقياس 10 نقاط (خمسة شروط لشدة الضوء لكلا البلورتين)، حيث كانت القيمة القصوى هي Fmax = 9.8 mN (يتم تعريف Fmax على أنها أقصى قوة حجب مطروحًا منها الحمل الأولي). ثم استخدم الباحثون التحسين البايزي لعينات البلورات وقياس Fmax بشكل متكرر.وتبين أنه خلال الـ 100 تجربة، زاد Fmax تدريجيًا.
كما هو موضح في الشكل أدناه، زادت Fmax تدريجيًا من 9.8 ملي نيوتن إلى 16.0 ملي نيوتن، و26.8 ملي نيوتن، و34.4 ملي نيوتن، وأخيرًا وصلت إلى 37.0 ملي نيوتن. ومن الجدير بالذكر أن زيادة Fmax في القيم الثلاث الأخيرة أظهرت اتجاهًا تباطؤًا تدريجيًا: كانت الزيادة من 26.8 ميكرو نيوتن إلى 34.4 ميكرو نيوتن 7.6 ميكرو نيوتن، في حين كانت الزيادة من 34.4 ميكرو نيوتن إلى 37.0 ميكرو نيوتن 2.6 ميكرو نيوتن. ورغم أن التجارب المستمرة قد تؤدي إلى زيادة معينة في القوة، فإن هذه الزيادة ستكون محدودة بشكل متزايد. بالإضافة إلى ذلك، تم الحصول على آخر ثلاث قيم Fmax بواسطة بلورات المركب 3 في ظل ظروف مماثلة.ويشير هذا أيضًا بقوة إلى أن التحسين داخل مساحة المعلمة الحالية قريب من الحد الأقصى العالمي.
ومن الجدير بالذكر أن مكتبة المواد المستخدمة في قياس القوة هذه تحتوي على 8 بلورات (باستثناء المركبات 6 و 7)، ولكن المركب 3 أظهر الأداء الأكثر تميزًا وتم اختياره أيضًا بشكل أكبر أثناء عملية التحسين.
يمكن أن يعزى ما سبق إلى السمات الهيكلية الفريدة للمركب 3:
* الزاوية ثنائية السطوح الكبيرة (51.58 درجة) بين مستوى الساليسيل ومستوى الفينيل تمكن من عملية التمثيل الضوئي الفعال، في حين تعمل مجموعة النيترو على تعزيز الاستجابة الضوئية.
* تعمل الطبقات الجزيئية المكدسة على طول اتجاه السُمك على تعزيز التمدد الحراري المتباين الخواص.
* يظهر المركب 3 تفاعل ضوئي إينول-كيتو وتأثير حراري تحت إشعاع الضوء.
* في البلورات الرقيقة، يؤدي التشكل الضوئي إلى انحناء البلورة بعيدًا عن مصدر الضوء، بينما في البلورات السميكة يهيمن التمدد الحراري.
* قد يساهم معامل التمدد الحراري السلبي للبلورة على طول الاتجاه القريب من درجة حرارة الغرفة في الاستجابة الميكانيكية الشاملة.
* في المناطق ذات شدة الضوء الكافية، يزداد توليد القوة مع حجم البلورة.
باختصار، من خلال تطبيق نموذجين للتعلم الآلي،نجحت هذه الدراسة في رفع قوة إيقاف البلورات المدفوعة بالضوء إلى مستوى جديد، متجاوزة القيمة القصوى المبلغ عنها سابقًا (حوالي 10 ميلي نيوتن).
في،يكشف انحدار LASSO عن الارتباطات الإيجابية والسلبية بين بعض البنى الفرعية للبلورات العضوية التي يتحركها الضوء ومعامل يونج.على سبيل المثال، تعتبر البنى الفرعية التي تشكل روابط هيدروجينية بسهولة عوامل مرتبطة بشكل إيجابي، في حين تعتبر حلقات البنزين والهالوجينات عوامل مرتبطة بشكل سلبي محتمل. وتمكن هذه النتائج الباحثين من اختيار البنى الفرعية المناسبة لمشتقات الساليسيلالدهيد.
تقوم طريقة التحسين البايزي بأخذ عينات من قياسات القوة على البلورات المحددة وتحقيق قوة حجب تصل إلى 37.0 ميكرونيوتن، على افتراض أن هذه القيمة تمثل الحد الأقصى للقوة العالمية في مساحة المعلمات.وتبلغ كفاءة الاستكشاف في هذه الدراسة 73 مرة على الأقل مقارنة بطريقة البحث الشبكي التقليدية.
الإمكانات الثورية للتحسين البايزي في علم المواد
إن التحسين البايزي المستخدم في هذه الدراسة يتقارب إلى مزيج محدد من خصائص البلورة والحجم، مما يشير إلى وجود توازن مثالي بين خصائص البلورة والحجم في تعظيم قوة الحجب، وأن اختيار أكبر حجم للبلورة ببساطة ليس الحل الأمثل لتعظيم قوة الحجب. تضع هذه الطريقة معيارًا جديدًا لإخراج قوة البلورة المدفوعة بالضوء، كما توفر إطارًا عامًا لتحسين المواد في أنظمة البلورات الجزيئية الأخرى.
بالإضافة إلى الأبحاث المذكورة أعلاه، أظهر التحسين البايزي أيضًا إمكانات ثورية في العديد من مجالات علوم المواد نظرًا لقدراته على استخدام البيانات بكفاءة وخصائص التحسين العالمية والقدرة على التكيف مع القيود المعقدة.
على سبيل المثال،استخدم فريق جامعة تورنتو خوارزمية تحسين بايزي متعددة الأهداف (MBO) مقترنة بالكربون النانوي الحراري المرتبط بدرجة عالية من sp² لإنشاء شبكات نانوية كربونية خفيفة الوزن ذات قوة نوعية عالية للغاية وقابلية للتوسع.كان عنوان البحث "قوة نوعية عالية للغاية من خلال التحسين البايزي لشبكات الكربون النانوية" وتم نشره في مجلة Advanced Materials.
* عنوان الورقة:
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202410651
بالإضافة إلى ذلك، نجح الفريق السويدي في استكشاف نظام إلكتروليت مائي عضوي مختلط يحتوي على أربعة مذيبات مشتركة وأملاح موصلة لليثيوم من خلال دمج تجميع خلية زر آلية وLiFePO4||Li4Ti5O12 والتحسين البايزي، مما يوضح إمكانية الجمع بين التحسين البايزي وتجارب الخلية الكاملة المستقلة، وتوفير رؤى جديدة لتصميم الإلكتروليت للجيل القادم من البطاريات المائية. نُشرت الدراسة في مجلة Cell Press تحت عنوان "تسريع تصميم الإلكتروليت المائي باستخدام التجارب الآلية للبطارية ذات الخلية الكاملة والتحسين البايزي".
قامت جامعة فرجينيا للتكنولوجيا بتطوير إطار عمل لتحسين التفاعلات والتحليل البايزي والذي يمكّن كيميائيي البوليمر من دمج خوارزميات التحسين المتقدمة في ممارسات الفحص والتحسين للحفازات الانتقائية الفراغية للبوليمر، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في التحسين البايزي في التخليق الكيميائي للبوليمر. نُشر البحث، الذي حمل عنوان "اكتشاف مجمعات الألومنيوم الانتقائية الفراغية بمساعدة التحسين البايزي لبلمرة فتح الحلقة للاكتيد الراسيمي"، في مجلة Nature Communications.
* عنوان الورقة:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-39405-5
باختصار، من المتوقع أن يؤدي استخدام التحسين البايزي، أو الجمع بين التحسين البايزي وطرق أخرى، إلى اختراق البحث والتطوير في مجال المواد لمشكلة كفاءة الطرق التقليدية وتحقيق الاستكشاف الفعال والتصميم الدقيق على مقاييس متعددة وأهداف متعددة.