Georgia Teknoloji Enstitüsü’ndeki (Georgia Tech) araştırmacılar, gözle görülemeyecek kadar küçük dünyalarda yaşanan karmaşık hareketleri anlamak için yapay zekayı devreye soktu. Geliştirdikleri LEONARDO isimli model, sıvı içinde hareket eden nanopartiküllerin hareketlerini analiz ediyor, simüle ediyor ve öngörülebilir hale getiriyor.
GELENEKSEL YAKLAŞIMLARA YANIT
Atom ölçeğindeki parçacıkların hareketlerini gözlemlemek ve yorumlamak, mevcut mikroskopi yöntemleriyle oldukça sınırlı kalıyordu. Özellikle viskoelastik sıvılar ve yüzey etkileşimleri gibi faktörler, klasik fizik modellerinin ötesinde bir karmaşıklık yaratıyordu. Bu boşluğu doldurmak üzere geliştirilen LEONARDO, sıvı faz transmisyon elektron mikroskobu (LPTEM) ile elde edilen görüntülerle eğitildi.
FİZİĞİ ÖĞRENEN ALGORİTMA
Georgia Tech Kimya ve Biyomoleküler Mühendisliği Fakültesi’nden Dr. Vida Jamali, “LEONARDO yalnızca gözlem değil, simülasyon yeteneği de sunuyor. Bu modelle nanoskalada neler olduğunu görebiliyor ve nedenini anlayabiliyoruz” dedi. LEONARDO, fizik yasalarını doğrudan öğrenme sürecine entegre eden özel bir yapay zeka algoritması kullanıyor.
MODELİN ÖZELLİKLERİ
Araştırma ekibi, altın nanoçubuklarla yapılan deneylerde 38.000’den fazla hareket yörüngesi topladı. Bu veri seti, LEONARDO’nun geniş koşul yelpazesine adapte olmasını sağladı. Doktora öğrencisi ve çalışmanın başyazarı Zain Shabeeb, modelin “kara kutu” olmaktan çıkarılarak fiziksel olarak anlamlı çıktılar ürettiğini vurguladı.
HAREKETİN DİLİ ÇÖZÜLDÜ
Transformatör tabanlı mimarisiyle çalışan LEONARDO, nanoparçacıkların hareketini dil gibi öğreniyor. Tıpkı bir dil modeli gibi, hareketlerin ‘dilbilgisini’ anlayarak parçacıkların çevreyle etkileşim mekanizmalarını açığa çıkarıyor. Bu sayede model, gelecekte otonom mikroskop kontrolünden gerçek zamanlı izlemeye kadar çok çeşitli görevlerde kullanılabilecek.
AKILLI MİKROSKOPLARA KAPI
LEONARDO’nun sunduğu veriyle geliştirilecek akıllı mikroskoplar, gerçek zamanlı analiz ve görüntüleme ayarlarını otomatik olarak optimize edebilecek. Jamali, modelin ilaç taşıma, polimer bilimi, nanomedikal ve kuantum teknolojileri gibi alanlarda önemli katkılar sağlayabileceğini belirtti.
Araştırma, Nature Communications dergisinde yayımlandı ve LEONARDO’nun yalnızca bilimsel gözlem değil, ileri düzey sentez ve öngörü süreçlerinde de etkin biçimde kullanılabileceğini gösterdi.
