בינה מלאכותית פותרת תעלומה שמטרידה מדענים במשך יותר ממאה שנה.
בהישג מדעי חסר תקדים, צוות חוקרים מאוניברסיטת קולומביה בארצות הברית פתר חידה בת יותר ממאה שנה באמצעות בינה מלאכותית, צעד שעשוי לסלול את הדרך להתפתחויות נרחבות בטכנולוגיה ובמדעי החומרים.
מדענים הצליחו לקבוע את המבנה האטומי המדויק של ננו-גבישים, שהם חלקיקים קטנים ביותר הנמצאים בשימוש נרחב בתעשיית האלקטרוניקה ובפיתוח חומרים מודרניים, בנוסף ליישומים בארכיאולוגיה ובניתוח ממצאים.
מולקולות קטנות אלו היוו אתגר זה מכבר למדענים, בשל היעדר הסדר הגבישי הסדיר שלהן, מה שהופך את טכניקות דיפרקציית קרני רנטגן המסורתיות לחסרות תועלת לחקרן. טכניקות אלו מסתמכות על גבישים גדולים ומאורגנים כדי להציג דפוס ספציפי המסייע לקבוע את סידור האטומים, בעוד שננו-גבישים מפזרים קרניים לדפוסים מורכבים שקשה לפענח. עם זאת, צוות המחקר לא ויתר. במקום זאת, הם פיתחו אלגוריתם חדש בשם PXRDnet, המופעל על ידי בינה מלאכותית מתקדמת, המסוגל לנתח דפוסי דיפרקציה לא ברורים על סמך מסד נתונים של עשרות אלפי מבני גביש.
על ידי אימון האלגוריתם על דפוסים אלה, הצוות הצליח להסיק את הסידור האטומי הסביר של החומרים הנחקרים, מבלי להזדקק למידע פיזיקלי ישיר עליהם. לעומת זאת, פרופסור סיימון בילינג הביע את פליאתו מיכולתה של הבינה המלאכותית ללמוד את הכללים המותרים על ידי הטבע, מה שמאפשר לה להתגבר על מכשולים שהפריעו למדענים במשך עשרות שנים.
בנוסף, החוקרים ציינו כי האלגוריתם מסוגל לנתח ננו-גבישים בגודל של עד 10 אנגסטרום, דקים פי 10,000 מעוביה של שערת אדם, פריצת דרך המייצגת שינוי פרדיגמה בהבנת חומרים ברמה האטומית ללא צורך במכשירים יקרים או בגבישים מושלמים.
מצד שני, ראש הצוות גייב גואו הדגיש כי השימוש בבינה מלאכותית בהקשר זה משקף התקדמות עצומה, וציין כי עד לאחרונה, טכנולוגיה זו התקשתה להבחין בין חתולים לכלבים.
לעומת זאת, פרופסור הוד ליפסון הסביר כי מה שמרשים הוא יכולתה של הבינה המלאכותית, למרות היעדר האינטואיציה הפיזית או הקוגניטיבית שלה, לפתור בעיות מורכבות שחמקו מעיני מומחים במשך יותר ממאה שנה.
הישג זה מאשר כי בינה מלאכותית אינה רק כלי סיוע, אלא כוח המסוגל לספק פתרונות מדעיים פורצי דרך בתחומים מרובים, ולפתוח אופקים מבטיחים לתגליות עתידיות שעשויות לשנות את פני המחקר המדעי כפי שאנו מכירים אותו.
-
09:35
-
09:20
-
09:05
-
21:00
-
19:30
-
17:31
-
16:30
-
15:30
-
14:30
-
14:00
-
13:30
-
13:15
-
12:15
-
11:45
-
11:30
-
11:15
-
10:45
-
10:30
-
10:15
