پایگاه خبری فولاد ایران- باتری‌های بهتر، پلاستیک‌های زیستی تمیزتر و نیمه‌هادی‌های قوی‌تر در انتظار شما هستند.
هوش مصنوعی (AI) تنها در حال تغییر نحوه استفاده ما از فناوری نیست، بلکه در حال بازآفرینی خود مواد سازنده فناوری است. با پیشرفت سریع مدل‌های یادگیری ماشین، دانشمندان و مهندسان اکنون می‌توانند مواد جدیدی را با ویژگی‌های شگفت‌انگیز طراحی کنند—از باتری‌هایی با دوام بیشتر گرفته تا نیمه‌هادی‌هایی که پردازش را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کنند.
چگونه هوش مصنوعی مواد جدید را کشف می‌کند؟
در گذشته، کشف مواد جدید فرآیندی طولانی و پرهزینه بود که بر اساس آزمون و خطا انجام می‌شد. اما مدل‌های هوش مصنوعی امروزی قادرند:
• ویژگی‌های مولکولی و شیمیایی را پیش‌بینی کنند،
• میلیون‌ها ترکیب ممکن را شبیه‌سازی کنند،
• و بهترین گزینه‌ها را برای تولید مواد جدید پیشنهاد دهند.
برای مثال، مدل‌های یادگیری عمیق اکنون می‌توانند ساختارهای پیچیده مواد را بررسی کرده و مقاومت، هدایت الکتریکی، زیست‌تجزیه‌پذیری و خواص دیگر را پیش‌بینی کنند. این روند باعث می‌شود که مواد جدید در مدت‌زمانی بسیار کوتاه‌تر کشف و تولید شوند.
باتری‌های آینده: بادوام‌تر و پایدارتر
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه طراحی باتری‌های جدید است. امروزه، باتری‌های لیتیوم-یونی همچنان استاندارد اصلی در دستگاه‌های الکترونیکی و خودروهای برقی هستند، اما چالش‌هایی مانند محدودیت ظرفیت، زمان شارژ طولانی و خطرات زیست‌محیطی دارند.
با استفاده از هوش مصنوعی، محققان موفق شده‌اند:
• الکترولیت‌های جدیدی را طراحی کنند که دوام و ایمنی بیشتری دارند،
• مواد جایگزین لیتیوم، مانند سدیم و منیزیم را بررسی کنند،
• و باتری‌های انعطاف‌پذیر و فوق سریع را توسعه دهند که در چند دقیقه شارژ می‌شوند.
به گزارش فولاد ایران، شرکت‌های بزرگی مانند تسلا، سامسونگ و CATL از مدل‌های هوش مصنوعی برای یافتن فرمول‌های جدید باتری استفاده می‌کنند، که می‌تواند منجر به خودروهای برقی با برد بیشتر و هزینه کمتر شود.
پلاستیک‌های زیستی: مواد پایدار برای آینده
با توجه به بحران آلودگی پلاستیکی، دانشمندان به دنبال راه‌هایی برای تولید پلاستیک‌های زیستی (bioplastics) دوستدار محیط‌زیست هستند. هوش مصنوعی در این زمینه به ما کمک می‌کند تا:
• فرمول‌های جدیدی برای پلاستیک‌های زیست‌تجزیه‌پذیر طراحی کنیم،
• ترکیباتی بیابیم که هم مقاوم باشند و هم سریع‌تر تجزیه شوند،
• و مصرف مواد اولیه نفتی را کاهش دهیم.
برای مثال، برخی از شرکت‌های پیشرو با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، پلاستیک‌هایی بر پایه نشاسته و سلولز تولید کرده‌اند که در عرض چند ماه در طبیعت تجزیه می‌شوند، نه صدها سال.
نیمه‌هادی‌های قوی‌تر برای پردازش‌های سریع‌تر
صنعت نیمه‌هادی‌ها نیز به‌شدت از هوش مصنوعی بهره می‌برد. امروزه، شرکت‌هایی مانند انویدیا، اینتل و TSMC از مدل‌های یادگیری ماشین برای کشف و بهینه‌سازی مواد جدیدی استفاده می‌کنند که می‌توانند:
• ترانزیستورهای کوچک‌تر و سریع‌تر تولید کنند،
• مصرف انرژی پردازنده‌ها را کاهش دهند،
• و مدارهای مقاوم‌تر در برابر حرارت و استهلاک بسازند.
یکی از نوآوری‌های اخیر، استفاده از مواد دو‌بعدی مانند گرافن است که می‌تواند پردازنده‌های آینده را ده‌ها برابر سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر کند.
آینده‌ای پر از مواد هوشمند
در نهایت، هوش مصنوعی نه‌تنها به کشف مواد جدید کمک می‌کند، بلکه می‌تواند ویژگی‌های مواد موجود را بهبود بخشد. تصور کنید:
✅ لباس‌هایی که دما را تنظیم می‌کنند،
✅ پنجره‌هایی که نور و گرما را کنترل می‌کنند،
✅ سازه‌هایی که خود را ترمیم می‌کنند،
✅ و حتی مواد زیستی که مانند پوست انسان، زخم‌های خود را بهبود می‌بخشند.
با پیشرفت فناوری، مواد آینده سریع‌تر، قوی‌تر، سبزتر و هوشمندتر خواهند بود—و همه این‌ها با کمک هوش مصنوعی امکان‌پذیر است.
منبع: اکونومیست