कार्बन युक्त यौगिकों द्वारा एक साथ आयोजित धातु आयनों से बने, एमओएफ संरचनाओं के एक चक्करदार सरणी में आते हैं, प्रत्येक अपने स्वयं के अलग -अलग गुणों के साथ। उदाहरण के लिए, एक आर्द्र समुद्र-स्तर के स्थान पर CO2 को अवशोषित करने में सक्षम एक MOF, एक से एक अलग संरचना होगी जो एक सूखी, उच्च ऊंचाई वाले जलवायु में काम कर सकती है। नौकरी के लिए सही MOF खोजने के लिए अरबों संभावनाओं के माध्यम से छंटनी एक मानव रसायनज्ञ के लिए एक लगभग असंभव कार्य है। हालांकि, यह एक कृत्रिम-बुद्धिमान (एआई) मॉडल के लिए एक आदर्श कार्य है।

एक स्टार्टअप जो इस तरह की प्रणाली का निर्माण कर रहा है, वह है कुसपई। यह कॉन्सर्ट में एआई मॉडल की एक भीड़ का उपयोग करता है: कुछ को निर्धारित गुणों के साथ उम्मीदवार अणुओं को उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जो उनके गुणों का आकलन करने के लिए एक विशेष रूप से प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल को पारित कर देते हैं। Cuspai का लक्ष्य केवल एक अच्छा MOF खोजने के लिए नहीं है, लेकिन एक ऐसी प्रणाली का निर्माण करने के लिए जो किसी भी पर्यावरणीय परिस्थितियों के लिए सही एक थूक सकता है – और, वहाँ से, यह प्रदर्शित करने के लिए कि एआई का उपयोग सामग्री विज्ञान में किसी भी समस्या से निपटने के लिए किया जा सकता है। बेहतर बैटरी, क्लीनर बायोप्लास्टिक्स, अधिक शक्तिशाली अर्धचालक और, संभावित रूप से, यहां तक ​​कि कमरे-तापमान सुपरकंडक्टर्स जल्द ही कब्रों के लिए हो सकते हैं।

यह कोई पाइप-ड्रीम नहीं है। नवंबर 2024 में एक कॉन्फ्रेंस पेपर में, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) में अर्थशास्त्र में एक डॉक्टरेट छात्र, एडन टोनर-रोडर्स ने एक अनाम अमेरिकी कंपनी में सामग्री शोधकर्ताओं की उत्पादकता पर एक नए एआई उपकरण के प्रभावों का विश्लेषण किया। एक कंपित लॉन्च के लिए धन्यवाद, तीन अलग-अलग समूहों में टूल तक पहुंच प्राप्त करने वाली फर्म में हजार-ऑड वैज्ञानिकों के साथ, एमआर टोनर-रोडर्स एक यादृच्छिक प्रयोग की तरह इसके परिचय का इलाज करने में सक्षम थे, और इसके प्रभाव का अनुमान लगाते थे। परिणाम प्रभावशाली थे: खोजे गए सामग्रियों की संख्या में 44% की वृद्धि, उत्पाद प्रोटोटाइप में 17% की वृद्धि, जो उन नई सामग्रियों का उपयोग करती थी और दायर किए गए पेटेंट की संख्या में 39% की वृद्धि हुई।

Insofar जैसा कि इसे मापा जा सकता है, श्री टोनर-रोडर्स कहते हैं, परिणामस्वरूप नवाचार भी अधिक वास्तव में उपन्यास लग रहे थे। AI-ASSISTED पेटेंट में नए तकनीकी शब्दों का उल्लेख करने की अधिक संभावना थी, और सामग्री ने स्वयं अधिक अपरिचित भौतिक संरचनाओं का दावा किया।

लेकिन आप एआई मॉडल का उपयोग करते हैं या नहीं, नोट, एक डच केमिकल इंजीनियर, एएके वैन वग्ट, सामग्री डिजाइन “गधे में एक दर्द” बना हुआ है। कुछ चुनौतियां तकनीकी हैं, नई सामग्रियों के उत्पादन के साथ अक्सर बीस्पोक विनिर्माण सुविधाओं की आवश्यकता होती है जो गति से विशाल मात्रा में पंप करने में सक्षम होते हैं।

अन्य उद्योगों ने पहले ही इस सर्कल को चौका दिया है। एम्स्टर्डम और ज्यूरिख में कार्यालयों के साथ एक एआई प्रोटीन लैब, क्रैडल के सह-संस्थापक स्टेफ वैन ग्रिएकेन, फार्मास्युटिकल उद्योग के रूप में वर्णित हैं, “प्रयोगशालाओं के साथ निजी इक्विटी संलग्न”। नई दवाओं के लिए नैदानिक ​​परीक्षणों को अप्रत्याशित नहीं किया जा सकता है, लेकिन वे कुछ भी नहीं करते हैं, जो कि पूरे उद्योग में शामिल हैं, जो कि पूरे उद्योग में हैं, जो कि सभी को पसंद करते हैं। एक सामग्री को डिजाइन करने के व्यवसाय को अनिवार्य रूप से परीक्षण करना, निर्माण करना और इसे बेचना भी करना चाहिए।

इसने कुसपई को नहीं मारा है। यह एक ऐसे मंच का निर्माण करने की उम्मीद करता है जो सामग्री को ऑर्डर करने के लिए डिज़ाइन कर सकता है, इसे परीक्षण और विनिर्माण करने के लिए प्रयोगशालाओं और निर्माण सुविधाओं के साथ बड़ी कंपनियों को छोड़ देता है।

दौड़ के लिए mof

लंदन स्थित कक्षीय सामग्री भी एमओएफ बनाने की कोशिश करने के लिए एआई का उपयोग कर रही है। कंपनी ने प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए सुपर कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, खरोंच से अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित किया है, जोनाथन गॉडविन, Google डीपमाइंड के एक पूर्व शोधकर्ता जोनाथन गॉडविन ने कहा, जिन्होंने व्यवसाय की सह-स्थापना की। अंतिम परिणाम सैकड़ों लाखों सिम्युलेटेड रासायनिक इंटरैक्शन है, प्रत्येक केवल सौ “टोकन” के एक जोड़े से बना है: टर्स रासायनिक प्रतिक्रियाओं के उन्नत संस्करण जो एक उच्च-विद्यालय की पाठ्यपुस्तक को भरते हैं। यह एक बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए परिमाण कम प्रशिक्षण डेटा के आदेश हैं, लेकिन, श्री गॉडविन को उम्मीद है कि एक छोटे और कुशल मॉडल का निर्माण करना पर्याप्त है।

लेकिन कुसपई जैसी विशुद्ध रूप से आभासी प्रयोगशाला के रूप में काम करने के बजाय, एआई का निर्माण और यह खोजों को बेचने के लिए, कक्षीय अपने हाथों को गंदा करने के लिए तैयार है। इसके फाउंडेशन मॉडल ने पहले से ही कई उम्मीदवार MOF को बाहर कर दिया है, और ऑर्बिटल ने इन-हाउस लैब्स और रासायनिक इंजीनियरों में समय और धन का निवेश किया है ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि वे काम करते हैं और इसे पैमाने पर निर्मित किया जा सकता है। दिसंबर में इसने कंपनी के विशाल डेटा केंद्रों में से एक में एक खोज को एकीकृत करने के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, एक हाइपरस्केलर के साथ एक सौदे की घोषणा की, जहां एयर-कूलिंग सिस्टम की अपशिष्ट गर्मी रासायनिक प्रतिक्रिया को शक्ति प्रदान करेगी जो सीओ 2 को हवा से स्क्रब करती है। लक्ष्य प्रति घंटे 20 सेंट प्रति घंटे की लागत के लिए डेटा सेंटर कार्बन नकारात्मक को चालू करना है। यदि यह काम करता है, तो ऑर्बिटल ने एआई-जनित आविष्कार को फार्मास्युटिकल उद्योग में किसी की तुलना में तेजी से एक कार्यात्मक उत्पाद में बदल दिया होगा।

अन्य कंपनियां पूरी तरह से प्रयोगशालाओं की आवश्यकता को दूर करने की कोशिश कर रही हैं। केमिकल इंजीनियर श्री वान वग्ट एक है। उनका स्टार्टअप, vsparticle, प्रदान करता है, वास्तव में, एक नैनोस्केल 3 डी प्रिंटर: स्पार्क एब्लेशन नामक एक तकनीक का उपयोग करते हुए, यह एक समय में उपन्यास सामग्री एक नैनोकणों की एक पतली फिल्म का निर्माण करता है, प्रत्येक सामग्री के लिए एक नुस्खा के बाद। इस तरह की फिल्मों का उपयोग बैटरी में या उत्प्रेरक के रूप में किया जा सकता है। यदि व्यापक रूप से अपनाया जाता है, तो श्री वैन वग्ट का तर्क है, यह सामग्री वैज्ञानिकों को यह पता लगाने की कड़ी मेहनत से बचा सकता है कि शारीरिक रूप से एक वांछित उम्मीदवार का उत्पादन कैसे किया जाए। संश्लेषण के बारे में चिंता करने के बजाय, वे बस vsparticle की प्रयोगशाला में नुस्खा ईमेल कर सकते हैं और कंपनी के स्वचालित फैब्रिकेटर में से एक में मुद्रित होने के लिए अंतिम उत्पाद की प्रतीक्षा कर सकते हैं।

स्वचालन अभी भी आगे चला गया है। 2023 में एमआईटी के वैज्ञानिकों ने दिखाया कि एक ए-सक्षम रोबोट लगभग 300 नए रासायनिक रंजकों का अनुमान लगा सकता है, बना सकता है और उनका विश्लेषण कर सकता है, जिससे नौ इंजीनियर बायोमेडिकल इमेजिंग में अत्यधिक वांछनीय गुण हैं। 2024 में टोरंटो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में एक समूह ने एक एआई एजेंट प्रस्तुत किया, जो एक विश्व-बीटिंग लाभ सामग्री बनाने के लिए (मनुष्यों से कुछ मदद के साथ) का प्रबंधन करता था-एक लेजर के लिए प्रकाश-प्रवर्धक पदार्थ।

Cuspai के सह-संस्थापक मैक्स वेलिंग का कहना है कि नई सामग्रियों को संश्लेषित करने के लिए एक शॉर्टकट के रूप में एआई और रोबोटिक्स के संयोजन का उपयोग करना बहुत बड़ा होगा। लेकिन, वह चेतावनी देता है, “व्यंजनों बहुत ही शानदार हैं।” आर्द्रता या हवा की गुणवत्ता में भी मामूली अंतर एक लैब की वांछित उत्पाद बनाने की संभावना को कम कर सकता है। यह भी रोबोट द्वारा चलाए जा रहे लैब्स के लिए ट्रूयर है, जिसके कारण कुछ ने अपने परिणामों पर सवाल उठाया है। पहल सभी अकार्बनिक सामग्रियों के गुणों का अनुकरण करने के लिए।

अभी के लिए, सतर्क आशावाद का कारण है। नवंबर 2024 मेटा में, एक प्रौद्योगिकी दिग्गज, ने VSparticle और टोरंटो विश्वविद्यालय के साथ एक साझेदारी की घोषणा की, जिसने 500 से अधिक प्रयोगात्मक इलेक्ट्रोकैटलिस्ट्स के निर्माण, विश्लेषण और डिजिटलीकरण को वित्त पोषित किया है-सामग्रियों की एक श्रेणी जो अगली पीढ़ी की बैटरी को पावर देने के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है। मेटा के एआई डिवीजन के अनुसंधान निदेशक लैरी ज़ितनिक ने कहा कि कंपनी के बड़े डेटा केंद्र हमेशा अधिकतम क्षमता पर नहीं चल रहे हैं। उस स्पेयर कम्प्यूटिंग पावर को छोड़ दिया, जो मेटा उन इलेक्ट्रोकैटलिस्ट के लिए प्रारंभिक सिमुलेशन प्रदान करने के लिए परियोजना को दान करने में सक्षम थी।

चाड एडवर्ड्स के लिए, कुसपई के अन्य संस्थापक, केवल एक नए कार्बन-कैप्चर सामग्री की तुलना में अधिक दांव पर है। यदि उनकी कंपनी का दांव बंद हो जाता है, तो यह दिखाने का मौका होगा कि एआई वास्तव में विज्ञान में सार्थक योगदान दे सकता है।