الذكاء الاصطناعي يبني مواد وظيفية ذرة بذرة آلياً

حقق باحثون في معمل أوك ريدج الوطني الأمريكي التابع لوزارة الطاقة إنجازاً تقنياً متقدماً عبر تطوير نظام ذكاء اصطناعي ذاتي يعمل على تجميع مواد وظيفية دقيقة الذرة. وقد نشر الفريق دراسته في مجلة ACS Nano، مشيراً إلى منصة متكاملة تدمج بين الرؤية الحاسوبية والتعلم المعزز، مما يقلل الاعتماد على المشغلين البشريين بشكل جذري. يعتمد النظام تقنياً على نموذج اكتشاف سريع لتحديد مواقع الجزيئات الفردية على سطح نحاسي، مدعوماً بخوارزمية تعلم تعزز اتخاذ القرارات المناسبة لتحريك رأس مجهر إلكتروني فائق الحدة. يتعلم الذكاء الاصطناعي تلقائياً ضبط المعلمات الكهربائية والحركية عبر نظام مكافآت، مما يضمن وصول الجزيئات إلى وجهاتها بدقة دون تلف المعدات. وقد أسهم فريق متعدد التخصصات في تطوير البرمجيات، وإعداد التجربة، وتحليل البيانات الطيفية للتأكيد على صحة الهياكل المبنية. تجسدت النتائج العملية في تشكيل شبكة جرافينية اصطناعية مكونة من 37 جزيئاً بنمط هندسي مثالي، مع إثبات خصائصها الإلكترونية الفريدة عبر رصد نقطة ديراك، مما يؤكد محاكاتها الكاملة للجرافين الطبيعي. كما عرض النظام مرونته بتنسيق الجزيئات لتكوين شعار المختبر، في مؤشر على قابلية التقنية للتطبيق على هياكل معقدة. واجه النظام حالياً تحديات تتعلق بالسرعة واعتماده شبه التلقائي، إذ يستغرق بناء الهيكل التجريبي نحو 25 ساعة، ويتطلب تدخل بشري لتهيئة رأس المجهر بين الحين والآخر. ومع ذلك، يمثل هذا الإنجاز مرحلة حاسمة نحو تحول منهجي في هندسة المواد، حيث سيتيح الذكاء الاصطناعي تطبيق نموذج التصميم العكسي لتحديد الخصائص الإلكترونية المستهدفة وبناء البنية الذرية المناسبة آلياً. وتفتح هذه القدرات آفاقاً واسعة لتطوير الجيل القادم من الإلكترونيات فائقة السرعة، وأجهزة التخزين المتطورة، والكيوبتات الطوبولوجية الضرورية لحوسبة كمية مستقرة.