Anthropic's Claude Opus 5.5-এ চলমান AI এজেন্টদের একটি দল রুম-টেম্পারেচার অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটিক সেমিকন্ডাক্টরের জন্য দুটি প্রার্থী উপাদান চিহ্নিত করেছে, এক শ্রেণীর চুম্বক যা গবেষকরা পরবর্তী প্রজন্মের কম্পিউটার মেমরির জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসাবে বছরের পর বছর ধরে অনুসরণ করেছেন। গবেষক গেবি জাফের Vals AI গবেষণা ব্লগে 4 অক্টোবর প্রকাশিত ফলাফল, 1999 সালে প্রথম সংশ্লেষিত একটি নতুন পরিকল্পিত যৌগ এবং একটি পরিচিত উপাদান বর্ণনা করে যে গণনাগুলি চাওয়া-পাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিহ্নিত করে৷

ভৌত বিজ্ঞানে এজেন্টিক এআই সম্পর্কে যা প্রদর্শন করে তার চেয়ে দুটি নির্দিষ্ট যৌগের জন্য কাজটি কম গুরুত্বপূর্ণ: ভাষা-মডেল এজেন্টদের একটি ছোট দল, সঠিক গণনামূলক সরঞ্জামগুলি দেওয়া, এমন একটি উপকরণ অনুসন্ধান চালায় যা ঐতিহ্যগতভাবে কয়েক মাস ধরে একটি বিশেষ ল্যাব দখল করবে। সম্পূর্ণ গণনা, কোড এবং পরিচিত সতর্কতার একটি সুস্পষ্ট তালিকা ফলাফলের পাশাপাশি প্রকাশিত হয়েছিল, এবং পোস্টটি হ্যাকার নিউজে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছিল, যেখানে এটি কয়েক ঘন্টার মধ্যে 200 টিরও বেশি পয়েন্ট সংগ্রহ করেছিল। AI কীভাবে বৈজ্ঞানিক গবেষণাকে ত্বরান্বিত করছে সে সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের AI গবেষণা কভারেজ অনুসরণ করুন।

কেন অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটিক সেমিকন্ডাক্টর খুঁজে পাওয়া কঠিন

বেশিরভাগ দৈনন্দিন চুম্বক হল ফেরোম্যাগনেট: পারমাণবিক চৌম্বক মুহূর্তগুলি একই দিক নির্দেশ করে এবং একসাথে যোগ করে, যার কারণে একটি ফ্রিজ চুম্বক আটকে থাকে। অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটগুলি বিপরীত। প্রতিবেশী পারমাণবিক মুহূর্তগুলি বিপরীত দিকে নির্দেশ করে এবং বাতিল করে, তাই উপাদানটি মূলত বাইরে থেকে কোনও নেট চুম্বকীয়করণ দেখায় না।

এই দুটি চরমের মধ্যে একটি তীব্র গবেষণা প্রচেষ্টার লক্ষ্য রয়েছে: উপাদান যা একটি অর্ধপরিবাহীর স্পিন-সর্টিং আচরণের সাথে একটি অ্যান্টিফেরোম্যাগনেট বাতিলকে একত্রিত করে। স্পিনট্রনিক্সে, হার্ড ড্রাইভ রিড হেডস এবং এমআরএএম মেমরির পেছনের প্রযুক্তি, শুধুমাত্র বৈদ্যুতিক চার্জের পরিবর্তে ইলেক্ট্রন স্পিন এর উপর ভিত্তি করে তথ্য সংরক্ষণ ও পঠন করা হয়। একটি ভাল স্পিনট্রোনিক উপাদানকে অবশ্যই তাদের স্পিন অভিযোজন অনুসারে ইলেকট্রন বাছাই করতে হবে, এবং অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটিক সেমিকন্ডাক্টরগুলি প্রায় শূন্য-বিপথগামী চৌম্বক ক্ষেত্রগুলির সাথে এটি করার প্রতিশ্রুতি দেয়, যা তাদের প্রতিবেশীদের সাথে হস্তক্ষেপ না করে মেমরি কোষগুলিকে ঘনভাবে প্যাক করতে দেয়।

বৈশিষ্ট্যগুলির এই সংমিশ্রণ সহ উপাদানগুলি বিরল, এবং সেগুলিকে খুঁজে বের করা মূলত কয়েক দশক ধরে অন্তর্দৃষ্টি-ভারী পরীক্ষা এবং ত্রুটির মাধ্যমে এগিয়েছে। Vals AI টিম দ্বারা ঘোষিত দুই প্রার্থী উভয়ই দেখায়, প্রকাশিত গণনা অনুসারে, শূন্য নেট চুম্বককরণ যখন এখনও ঘরের তাপমাত্রায় স্পিন দ্বারা ইলেকট্রন বাছাই করা হয়।

কিভাবে এজেন্ট দল কাজ করেছে

Vals AI পোস্ট গবেষক এবং Claude Opus 5.5 এজেন্টদের একটি দলের মধ্যে সহযোগিতার ফসল হিসাবে আবিষ্কারটিকে বর্ণনা করে। একজন প্রার্থী ছিল একটি নতুন যৌগ যা এজেন্ট দল স্ক্র্যাচ থেকে ডিজাইন করেছে, স্ট্রাকচার স্ক্রীনিং এবং গণনাগতভাবে তাদের চৌম্বকীয় এবং বৈদ্যুতিন বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করছে। দ্বিতীয়টি ছিল 1999 সালে প্রথম তৈরি একটি উপাদান, সাহিত্যে চুপচাপ বসে ছিল, যার বৈশিষ্ট্যগুলি আগে ঘরের তাপমাত্রায় অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটিক সেমিকন্ডাক্টিং হিসাবে চিহ্নিত করা হয়নি।

এই দ্বিতীয় অনুসন্ধানটি এআই-সহায়তা বিজ্ঞানের একটি পুনরাবৃত্ত প্যাটার্নকে চিত্রিত করে: সঞ্চিত সাহিত্যের উপর প্রশিক্ষিত মডেলগুলি এমন সংযোগগুলিকে সারফেসিং করতে কার্যকর যা বিশেষজ্ঞরা কখনও তৈরি করেননি, প্রভাবে কয়েক দশকের ঘনীভূত বিষয় গবেষণার গভীর পুনঃপঠন সম্পাদন করে। একটি আধুনিক প্রযুক্তি সমস্যার জন্য প্রার্থী হিসাবে একটি পুরানো যৌগকে পুনরায় শনাক্ত করা ঠিক সেই ধরনের কম খরচে, উচ্চ-লিভারেজ অনুসন্ধান যা এজেন্ট-চালিত কর্মপ্রবাহের জন্য উপযুক্ত।

মুক্তির স্বচ্ছতা লক্ষণীয়। Vals AI সম্পূর্ণ গণনা প্রকাশ করেছে, যে কোডটি তাদের তৈরি করেছে, এবং পরিচিত সতর্কতার একটি তালিকা, আস্থা চাওয়ার পরিবর্তে যাচাই-বাছাইয়ের আমন্ত্রণ জানিয়েছে। বিজ্ঞানের জন্য AI-এর ঘোষণায় এই স্তরের উন্মুক্ততা সর্বজনীন নয় এবং এটি দাবিটিকে পরীক্ষা, পুনরুত্পাদন বা খণ্ডন করা সহজ করে তোলে।

ভবিষ্যদ্বাণী, এখনও প্রমাণ নয়

সমালোচনামূলক সতর্কতা হল যে এগুলি গণনামূলক ভবিষ্যদ্বাণী। প্রার্থীদের বৈশিষ্ট্যগুলি তাত্ত্বিক গণনা থেকে আসে, পরীক্ষাগারে জন্মানো স্ফটিক থেকে নয়। Vals AI পোস্ট নিজেই ফলাফলগুলিকে ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে ফ্রেম করে এবং সতর্কতা তালিকা প্রকাশ করে সঠিকভাবে কারণ সিমুলেশনগুলি বাস্তবতা থেকে বিচ্ছিন্ন হতে পারে, বিশেষত চৌম্বকীয় পদার্থের জন্য যেখানে সূক্ষ্ম বিনিময় মিথস্ক্রিয়াগুলি কাঠামোগত বিবরণের জন্য কুখ্যাতভাবে সংবেদনশীল।

ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং নিশ্চিত করা মধ্যে ব্যবধান যেখানে অধিকাংশ গণনামূলক উপকরণ আবিষ্কার স্টল. যেকোনো প্রার্থীকে যাচাইকৃত কক্ষ-তাপমাত্রা অ্যান্টিফেরোম্যাগনেটিক সেমিকন্ডাক্টরে পরিণত করার জন্য সংশ্লেষণ, কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য এবং চৌম্বকীয় পরিমাপ প্রয়োজন, যে কাজটি এজেন্ট দল করতে পারে না। যদি পরীক্ষামূলক গোষ্ঠীগুলি ভবিষ্যদ্বাণীগুলির প্রতিলিপি করে, ফলাফলটি উপাদান আবিষ্কারে অবদানকারী AI এজেন্টদের সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে স্থান পাবে; যদি তারা ব্যর্থ হয়, সতর্কতা তালিকা অনেক ব্যাখ্যা করবে।

এআই গবেষণা কোথায় যাচ্ছে তার একটি চিহ্ন

পর্বটি প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাস থেকে অ্যালগরিদম আবিষ্কার পর্যন্ত বাস্তব বৈজ্ঞানিক কাজে অবদান রাখার ক্রমবর্ধমান মডেলের রেকর্ডে যোগ করে। এই ফলাফলটিকে যা আলাদা করে তা হল এজেন্টিক ফ্রেমিং: একটি একক প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মডেলের পরিবর্তে, এজেন্টদের একটি সমন্বিত দল একটি বর্ধিত সেশনে যৌগগুলির নকশা, স্ক্রীনিং এবং মূল্যায়ন একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অনুসন্ধান কর্মপ্রবাহ চালায়।

গবেষণার সেটিংসে এজেন্টিক এআই তার খরচকে ন্যায্যতা দিতে পারে কিনা তা ভাবছে ল্যাবগুলির জন্য, এখানে অর্থনীতি পরামর্শমূলক। একটি ম্যাটেরিয়াল স্ক্রীন যার জন্য একবার ডেডিকেটেড স্টাফ সময়ের প্রয়োজন ছিল দুটি পরীক্ষাযোগ্য প্রার্থী তৈরি করেছিল, তাদের মধ্যে একজন 1999 সাল থেকে সরল দৃষ্টিতে লুকিয়ে ছিল। পরবর্তী ধাপটি মানব পরীক্ষাবিদদের জন্য, এবং তাদের পরিমাপের ফলাফল দেখাবে যে Claude Opus 5.5 এর এজেন্টরা দুটি বাস্তব উপকরণ বা দুটি আকর্ষণীয় গণনা খুঁজে পেয়েছে কিনা।

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

উপকরণ আবিষ্কার থেকে মডেল রিলিজ পর্যন্ত, সীমান্ত দ্রুত চলে। এআই বাজ ওয়্যারে সাম্প্রতিকতম এআই বিকাশ পান, চব্বিশ ঘন্টা আপডেট করা হয়।

এখানে আরও AI খবর পড়ুন।