Trí tuệ nhân tạo tham gia các thí nghiệm thông minh hơn và nhanh hơn
Các nhà khoa học đã phát triển một phương pháp trí tuệ nhân tạo mới tự động hóa các thí nghiệm. Nó tự động xác định và tiến hành bước tiếp theo của một thí nghiệm mà không cần đầu vào từ các nhà nghiên cứu. Phương pháp này hoạt động bằng cách tạo một mô hình phù hợp với dữ liệu từ một thử nghiệm. Sau đó, sử dụng mô hình đó làm điểm khởi đầu cho một quá trình liên tục tinh chỉnh mô hình để phù hợp với dữ liệu mới.
.jpg)
Tác động
Các nghiên cứu hướng dẫn bằng máy có thể giải phóng các nhà khoa học khỏi việc quản lý các chi tiết thí nghiệm. Điều này cho phép các nhà khoa học tập trung thay vào việc diễn giải kết quả. Các nhà nghiên cứu đã trình diễn phương pháp tự động mới trên các thí nghiệm tán xạ tia X. Phương pháp mới cải thiện độ chính xác và tạo ra kết quả nhanh hơn nhiều lần so với các phương pháp thông thường.
Tóm lược
Các công cụ khoa học ngày càng mạnh mẽ, có thể nhanh chóng thu thập dữ liệu và tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ. Để sử dụng đầy đủ các công cụ này, các nhà nghiên cứu cần có cách để tăng tốc độ thí nghiệm và phân tích dữ liệu. Phương pháp SMART mới (Surrogate Model Autonomous expeRimenT) là một thuật toán ra quyết định cho phép các công cụ khoa học tự khám phá các vấn đề khoa học mà không cần sự can thiệp của con người.
Sử dụng một kỹ thuật thống kê được gọi là Kriging, phương pháp SMART chọn phép đo nào sẽ thực hiện bằng cách tính độ không đảm bảo, và do đó đạt được kiến thức dự kiến với các phép đo trong tương lai. Nói cách khác, nó ước tính thử nghiệm tiếp theo nào sẽ tạo ra nhiều thông tin nhất về một vấn đề khoa học, sau đó tự động khởi chạy thử nghiệm đó. Với mỗi thử nghiệm mới và mỗi phép đo mới, phương pháp SMART tập trung vào các khu vực không chắc chắn nhỏ hơn với một câu hỏi khoa học.
Sau khi phát triển phương pháp SMART, các nhà nghiên cứu đã triển khai phương pháp cho các thí nghiệm tán xạ tia X tại Hệ thống tán xạ vật liệu phức tạp được hợp tác bởi hai cơ sở sử dụng năng lượng của Bộ năng lượng, Nguồn sáng Synchrotron quốc gia II và Trung tâm vật liệu nano chức năng. Nhóm nghiên cứu cũng bao gồm các nhà khoa học từ Trung tâm toán học nâng cao cho các ứng dụng nghiên cứu năng lượng (CAMERA). Các thử nghiệm cho thấy phương pháp SMART nhanh chóng có thể tập trung vào khu vực quan tâm trong ảnh, dẫn đến độ chính xác được cải thiện và kết quả lên đến sáu lần.
Kinh phí
Công trình được tài trợ một phần thông qua Trung tâm toán học nâng cao cho các ứng dụng nghiên cứu năng lượng (CAMERA), được đồng tài trợ bởi các chương trình nghiên cứu khoa học máy tính tiên tiến (ASCR) và Khoa học năng lượng cơ bản (BES) thuộc Khoa Khoa học năng lượng. Nghiên cứu cũng sử dụng các nguồn tài nguyên của Trung tâm Vật liệu nano chức năng và Nguồn sáng Synchrotron quốc gia II, là cơ sở sử dụng của Văn phòng Khoa học Năng lượng.
ctngoc