Hiện nay, các nhà nghiên cứu từ Đại học bang North Carolina và Đại học Buffalo đã phát triển một giải pháp dựa trên AI mới để tăng tốc quá trình này.

Công nghệ này, được gọi là Công nghệ hóa học nhân tạo, là một giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo, có thể xác định và sản xuất vật liệu tốt nhất có thể cho một ứng dụng cụ thể. Nói cách khác, người trợ giúp ảo này lấy ý tưởng từ các nhà khoa học và mang lại kết quả phù hợp với mong đợi của các nhà khoa học. Nhà hóa học nhân tạo được phát triển như một công cụ để tăng tốc R & D và sản xuất các chấm lượng tử, nhưng nó cũng sẽ hoạt động cho các ứng dụng khác.

Các chấm lượng tử là các tinh thể nano bán dẫn dạng keo, thường được sử dụng trong màn hình LED. Về cơ bản, đây là bước nhảy vọt công nghệ lớn tiếp theo cho màn hình TV và máy tính. Sản xuất chấm lượng tử là không dễ dàng và giai đoạn R & D về phát triển công nghệ này là dài và phức tạp.

Các nhà khoa học cho rằng Nhà hóa học nhân tạo tương tự như một chiếc xe tự lái - nó là một hệ thống hoàn toàn tự động, nhìn thấy đích đến và tự tìm ra con đường tối ưu cho nó. Hiện tại, nó được tối ưu hóa để làm việc với các vật liệu được xử lý bằng giải pháp, nhưng trong tương lai công nghệ này có thể được mở rộng.

Đối với các nhà khoa học thử nghiệm ban đầu họ đã thử nghiệm với các tinh thể nano. Nhà hóa học nhân tạo đã chứng minh giá trị của mình bằng cách chạy 500 thí nghiệm tổng hợp chấm lượng tử mỗi ngày, nhưng các nhà khoa học đang ước tính rằng nó có thể tăng gấp đôi tốc độ đó. Các nhà khoa học cho rằng với công nghệ này, về cơ bản họ bắt chước các nhà khoa học thật, nhưng làm cho quá trình ra quyết định hiệu quả hơn.

Ban đầu, các nhà khoa học đã thử nghiệm chín chính sách khác nhau về cách AI sử dụng dữ liệu để quyết định thử nghiệm tiếp theo sẽ là gì và sau đó chạy các yêu cầu của họ. "Chúng tôi đã tìm thấy một chính sách mà ngay cả khi không có kiến thức trước đó, có thể xác định được chấm lượng tử tốt nhất có thể trong vòng 25 thí nghiệm, hoặc khoảng một tiếng rưỡi. Nhưng một khi Nhà hóa học nhân tạo có kiến thức trước - có nghĩa là nó đã xử lý một hoặc nhiều yêu cầu về vật liệu mục tiêu - nó có thể xác định vật liệu tối ưu cho các tính chất mới trong 10 đến 15 phút, Milad Abolhasani, tác giả của bài báo, giải thích.

ctngoc