এআই নতুন উপাদানের আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করে

রাশিয়ান গবেষকরা নতুন উপাদান তৈরির ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছেন। তারা সম্ভাব্য যৌগগুলির বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ এবং বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) ব্যবহার করেছেন। এআই ইনস্টিটিউট অফ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআইআরআই) এর একটি দল, Sber, Skoltech এবং টমস্ক পলিটেকনিক ইউনিভার্সিটির সহায়তায়, গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক (জিএনএন) এর উপর ভিত্তি করে একটি এআই সিস্টেম তৈরি করেছে। এই সিস্টেমটি বোরন এবং টাংস্টেন-এর উপর ভিত্তি করে নতুন, প্রতিশ্রুতিশীল যৌগ তৈরি করার জন্য উপাদানগুলির কার্যকর সংমিশ্রণ খুঁজে পেতে সহায়তা করে। “প্রশিক্ষিত মডেলটি আমাদের কয়েক দিনের মধ্যে সমস্ত ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং পরীক্ষামূলক যাচাইয়ের জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল উপাদানগুলি নির্বাচন করতে দেয়,” এআইআরআই-এর প্রধান গবেষক রোমান এরেমিন বলেছেন। অণুগুলির বৈশিষ্ট্য গণনা করার ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি, যা কোয়ান্টাম-রাসায়নিক, তাদের জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল সংস্থান এবং সময়ের প্রয়োজন। বিশেষ করে যদি যৌগের গঠন জটিল হয় - প্রতিটি পরমাণু এবং ইলেকট্রনের গণনা আরও কঠিন হয়ে যায়। এতে মাস বা এমনকি বছরও লাগতে পারে। এআই এই বাধা অতিক্রম করতে সাহায্য করে। এটি আপনাকে প্রক্রিয়াটি দ্রুত করতে এবং কয়েক লক্ষ কনফিগারেশনকে বৃথা যেতে না দেওয়ার অনুমতি দেয়। “আমরা প্রশিক্ষণে শুধুমাত্র সেই কাঠামো অন্তর্ভুক্ত করেছি যেখানে মডেলটি সবচেয়ে বেশি ভুল করেছে। এটি কাজের সমন্বয়মূলক জটিলতা হ্রাস করেছে,” এরেমিন ব্যাখ্যা করেন। তৈরি করা এআই মডেলটি শুধুমাত্র বোরন যৌগগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। এটি অন্যান্য রাসায়নিক সিস্টেমে নতুন উপাদান অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে - চিকিৎসা যৌগ থেকে শুরু করে মহাকাশ চালনা পর্যন্ত। একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক (যা আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক, INS, বা কেবল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নামেও পরিচিত) হল একটি গাণিতিক মডেল, সেইসাথে এর সফ্টওয়্যার বা হার্ডওয়্যার বাস্তবায়ন, যা জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের সংগঠনের নীতির উপর নির্মিত - একটি জীবন্ত জীবের স্নায়ু কোষের নেটওয়ার্ক।