Bilim insanları, nanomalzemelerin hareketlerini açığa çıkaran çığır açıcı bir yapay zekâ tekniği geliştirdi. Yapay zekâ ve elektron mikroskobunun birleşimiyle atom seviyesindeki değişimler net bir şekilde gözlemlenebildi. Bu yöntem, nanoparçacıkların farklı koşullardaki davranışlarını daha iyi anlamamızı sağlayarak, endüstriyel süreçleri ve bilimsel keşifleri dönüştürebilir.
Detaylar haberimizde…
Yapay Zekâ ve Elektron Mikroskobu ile Nanoparçacıkların Davranışı Aydınlatılıyor
Bilim insanları, nanoparçacıkların zaman içindeki hareketlerini ve değişimlerini ortaya koyan yeni bir yöntem geliştirdi. Nanoparçacıklar, ilaç sanayi, elektronik ve enerji gibi birçok endüstride hayati bir rol oynuyor. Science dergisinde yayımlanan bu araştırma, yapay zekâ ile elektron mikroskobunu bir araya getirerek nanoparçacıkların farklı koşullara nasıl tepki verdiğini detaylı bir şekilde görselleştiriyor.
New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi Direktörü ve araştırmanın yazarlarından biri olan Prof. Dr. Carlos Fernandez-Granda, bu gelişmenin önemini şu sözlerle açıklıyor:
“Nanoparçacık bazlı katalitik sistemler toplum üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Üretilen ürünlerin %90’ında katalitik süreçler kullanılıyor. Geliştirdiğimiz yapay zekâ yöntemi, malzemelerin atom seviyesindeki yapısal dinamiklerini keşfetmek için yepyeni bir pencere açıyor.”
Yapay Zekâ Destekli Elektron Mikroskobu ile Benzersiz Detaylar
Arizona Eyalet Üniversitesi, Cornell Üniversitesi ve Iowa Üniversitesi’nden bilim insanlarının ortak çalışmasıyla yürütülen araştırma, elektron mikroskobu ve yapay zekâyı birleştirerek moleküler yapıların milyarda bir metrelik detaylarla gözlemlenmesini sağlıyor.
Arizona Eyalet Üniversitesi Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Peter A. Crozier, bu yöntem sayesinde atom hareketlerinin daha önce görülmemiş bir hız ve hassasiyetle incelenebildiğini belirtiyor:
“Elektron mikroskobu yüksek uzaysal çözünürlükte görüntüler yakalayabilir. Ancak kimyasal reaksiyonlar sırasında nanoparçacıkların atom yapısı çok hızlı değiştiği için, işlevselliklerini anlamak adına verileri çok yüksek hızda toplamak gerekir. Bu durum, oldukça gürültülü ölçümlerle karşılaşmamıza neden oluyor. Geliştirdiğimiz yapay zeka yöntemi, bu gürültüyü otomatik olarak ortadan kaldırarak temel atom seviyesindeki dinamikleri görünür hale getiriyor.”
Derin Öğrenme ile Atom Hareketleri Açığa Çıkıyor
Nanoparçacıklardaki atom hareketlerini gözlemlemek, sanayi uygulamalarında işlevselliği anlamak açısından kritik bir öneme sahiptir. Ancak atomlar genellikle verilerde neredeyse görünmez durumda olduğundan, bilim insanları onların nasıl hareket ettiğini kesin olarak belirleyemiyor. Bu durum, eski bir kamerayla gece çekilmiş bir videodaki nesneleri takip etmeye benzetilebilir.
Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, elektron mikroskobu görüntülerini “aydınlatan” ve temel atom hareketlerini ortaya çıkaran bir derin sinir ağı (deep neural network) eğitti.
Cornell Üniversitesi İstatistik ve Veri Bilimi Bölümü Başkan Yardımcısı ve araştırmanın yazarlarından biri olan Prof. Dr. David S. Matteson, çalışmanın istatistiksel analiz açısından yenilikçi yönlerini şöyle açıklıyor:
“Nanoparçacıkların geçirdiği değişimler oldukça çeşitlidir. Bunlar arasında, atom yapısının hızlı değişimi, parçacık şeklindeki dönüşümler ve yönelim değişiklikleri gibi akışkan süreçler bulunur. Bu dinamikleri anlamak için yeni istatistiksel araçlara ihtiyaç vardır. Çalışmamızda, topolojik veri analizini kullanarak hem akışkanlığı ölçen hem de parçacıkların düzenli ve düzensiz durumlar arasında geçiş yaparkenki stabilitesini takip eden yeni bir istatistik geliştirdik.”
Referans: “Visualizing nanoparticle surface dynamics and instabilities enabled by deep denoising” by Peter A. Crozier, Matan Leibovich, Piyush Haluai, Mai Tan, Andrew M. Thomas, Joshua Vincent, Sreyas Mohan, Adria Marcos Morales, Shreyas A. Kulkarni, David S. Matteson, Yifan Wang and Carlos Fernandez-Granda, 27 February 2025, Science.
DOI: 10.1126/science.ads2688
Bu önemli araştırma, ABD Ulusal Bilim Vakfı (National Science Foundation) tarafından desteklenmiştir.
Derleyen: Eda Azap Öztemel
