main-post-cover

    Süni zəka əsaslı laboratoriya kəşfləri 10 dəfə daha sürətli edir

    Süni İntellekt
    17.07.2025
    Emil Nəcəfov
         Şimali Karolina Ştat Universitetinin alimləri avtonom laboratoriyaların işini 10 dəfə sürətləndirən və təcrübələri daha sürətli, ucuz və ekoloji baxımdan daha səmərəli şəkildə aparmağa imkan verən bir texnologiya hazırlayıblar. Yeni metod real vaxt rejimində davamlı məlumat toplanması və təhlilinə əsaslanır və kimya ilə materialşünaslıq sahəsində tədqiqat yanaşmalarını köklü şəkildə dəyişə bilər. Özünüidarə edən laboratoriyalar kimyəvi təcrübələrin aparılması üçün machine learning və avtomatlaşdırmadan istifadə edən robotlaşdırılmış sistemlərdir. Belə qurğular nəticələri müstəqil şəkildə təhlil edə və həmin nəticələrə əsaslanaraq növbəti addımı planlaşdıra bilirlər, bu da insan müdaxiləsi olmadan müəyyən edilmiş məqsədə yaxınlaşmağa imkan verir.
         İndiyədək bu cür laboratoriyalar stasionar axın prinsipinə əsasən işləyirdi: reaktivlər qarışdırılır, mikroskopik kanalla ötürülür və məhsul yalnız reaksiya başa çatdıqdan sonra analiz edilirdi. Bu yanaşma prosesi ləngidirdi, çünki hər bir təcrübə kimyəvi reaksiyanın tamamlanmasını gözləməyi tələb edirdi, bu isə bəzən 1 saata qədər vaxt aparırdı. Yeni həll isə dinamik axın prinsipinə əsaslanır - qarışıqlar fasiləsiz şəkildə dəyişir və real vaxt rejimində analiz olunur. Bu, prosesi təkcə sürətləndirmir, həm də daha çox məlumat əldə etməyə imkan verir. Məsələn, 10 saniyəlik bir reaksiya ərzində bir məlumat nöqtəsi əvəzinə sistem hər yarım saniyədə bir olmaqla 20 məlumat nöqtəsi toplayır.
         Alimlər ayrı-ayrı anları deyil, baş verənlərin tam mənzərəsini qeydə alırlar - sanki bir şəkil əvəzinə tammetrajlı film izləyirlər. Başqa sözlə, ayrı-ayrı nümunələri ardıcıl şəkildə ötürüb hər birini stasionar vəziyyətə çatdıqdan sonra test etmək əvəzinə, tədqiqatçılar real vaxtda məlumatları işləyən və eyni zamanda təcrübənin hər mərhələsində öyrənən fasiləsiz işləyən bir qurğu hazırlayıblar. Məlumat həcminin artması laboratoriyanın arxasında duran machine learning alqoritminin effektivliyini artırır. Nəticədə sistem optimal materialları və prosesləri daha sürətlə tapır, daha az təcrübəyə ehtiyac duyur və daha az reaktiv sərf edir. Bu da öz növbəsində resurslara qənaət edilməsinə və tullantıların azalmasına səbəb olur. Sınaqlar zamanı sistem əvvəlki metodlarla eyni vaxt ərzində 10 dəfə çox məlumat toplaya bilib və öyrənmə mərhələsindən sonra birinci cəhddəcə ən yaxşı materialı müəyyən edib.
    Linki kopyala

    Bənzər xəbərlər

    Oxşar xəbərlər
    Biz süni zəkanı başa düşmək imkanını itirə bilərik
    biz-suni-zekani-basa-dusmek-imkanini-itire-bilerik
    Çat-botla ünsiyyət insan leksikonunu dəyişir
    cat-botla-unsiyyet-insan-leksikonunu-deyisir
    Uşaqlar və yeniyetmələr daha çox süni zəka ilə ünsiyyətə üstünlük verirlər
    usaqlar-ve-yeniyetmeler-daha-cox-suni-zeka-ile-unsiyyete-ustunluk-verirler
    NVIDIA CEO-su Çin mənşəli süni zəka modellərini dünya səviyyəsinə uyğun hesab edir
    nvidia-ceo-su-cin-menseli-suni-zeka-modellerini-dunya-seviyyesine-uygun-hesab-edir
    İşdən azad edilmiş Candy Crush tərtibatçıları süni zəka ilə əvəz ediləcək
    isden-azad-edilmis-candy-crush-tertibatcilari-suni-zeka-ile-evez-edilecek