Yapay Zekâ Tarafından Keşfedilen Malzemeler

Roger Harris / Science Photo Library

Bilgisayar çiplerinden güneş panellerine pek çok teknolojik cihazda kristalli katılar kullanılıyor. Geçmişte yeni malzemeler geliştirmeye çalışan araştırmacılar, deneme-yanılma yoluyla çeşitli kombinasyonlar dener ancak bu çalışmalar çok uzun sürelere yayılırdı. Günümüzde yeni kristaller keşfetmeye çalışan pek çok araştırmacı ise önce kuramsal yöntemlere başvuruyor. Bilgisayarların hızından yararlanarak yapılan kuramsal tahminler, kesin sonuçlar vermese de hangi bileşenlerin ve hangi yapıların arzu edilen özelliklere sahip bir malzeme ortaya çıkaracağı hakkında fikir veriyor. Geçtiğimiz on yılda Uluslararası Inorganik Kristal Veri Tabanı’na kuramsal hesaplar yardımıyla keşfedilen 28.000 yeni malzeme eklendi.

Aralarında Muratahan Aykol ve Ekin Doğuş Çubuk’un da yer aldığı bir grup Google DeepMind çalışanı, yakın zamanlarda arzu edilen özelliklere sahip kristaller keşfedilmesine yardımcı olan yeni bir yapay zekâ uygulaması geliştirdi. GNoME adı verilen uygulama 2,2 milyon yeni kristal yapı tahmin etti. Bu yapıların yaklaşık 380.000’inin görece daha kararlı olduğu ve gelecekte teknolojik cihazlarda kullanılma potansiyeli taşıdığı belirtiliyor.

GNoME tarafından tahmin edilen yapıların 736’sı dünya genelindeki çeşitli araştırma grupları tarafından sentezlendi. Ayrıca Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarında (ABD) çalışan bir araştırma grubu da GNoME tarafından tahmin edilen malzemelerin robotik laboratuvarlarda otonom bir biçimde sentezlenebileceğini gösteren bir başka çalışmaya imza attı. Hem Google DeepMind hem de Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı araştırmacılarının yaptıkları çalışmaların sonuçları Nature’da yayımlandı.

Amil Merchant ve arkadaşları, Nature.

Yukarıda GNoME tarafından keşfedilen bazı malzemeler görülüyor. Örnekler arasında türünün tek örneği olan, toprak alkali metal içeren, elmas benzeri yapıya sahip Li₄MgGe₂S₇ ve potansiyel bir süper iletken adayı olan Mo₅GeB₂ de var.

Araştırmacılar geliştirdikleri yapay zekâ uygulamasını ilk olarak kristal yapılar ile ilgili bir veri tabanındaki bilgilerle eğitmiş. Veri tabanına The Materials Project’in internet sitesi üzerinden erişilebiliyor. GNoME, grafik sinir ağı (GNN) olarak sınıflandırılan uygulamaların bir örneği. Programa girdi olarak molekül yapılarını betimlemek için çizilenlere benzer grafikler veriliyor. Eğitim sırasında programın yaptığı tahminler kısaca DFT olarak adlandırılan bir kuramsal yöntem aracılığıyla da test edilmiş.  

GNoME tarafından keşfedilenler arasında türünün tek örneği kristaller, potansiyel süper iletken adayları, lityum iyon pillerin performansını artırabilecek iletkenler ve gelecekte teknolojik cihazlarda kullanılmaya aday daha pek çok malzeme var.

Kaynaklar:

• Merchant, A. ve Çubuk, E. D., “Millions of new materials discovered with deep learning”, https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/, 29 Kasım 2023.
• Merchant, A. ve ark., “Scaling deep learning for material discovery”, Nature, Cit 624, s. 80, 2023.
• Szymanski, N. J., ve ark., “An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials”, Nature, Cilt 624, s. 86, 2023.