सिद्धांत रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता किसी काम के लिए सही सामग्री ढूंढना उतना ही आसान बना सकती है जितना कि रात के खाने का ऑर्डर देना: एक बड़े भाषा मॉडल में वर्णन करें कि आपको क्या चाहिए, और यह आपको कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया एक क्रिस्टल सौंपता है। व्यवहार में, वह परिदृश्य पहुंच से बाहर रहा है, क्योंकि आज के चैटबॉट्स के पीछे के मॉडलों ने वास्तव में कभी नहीं देखा है कि अधिकांश सामग्रियां कैसी दिखती हैं।

एमआईटी शोधकर्ताओं की रिपोर्ट है कि उन्होंने इसे ठीक करने की दिशा में एक ठोस कदम उठाया है। नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित एक नए पेपर में, एमआईटी के सामग्री विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग (डीएमएसई) की एक टीम एक मल्टीमॉडल एआई मॉडल का वर्णन करती है जो प्राकृतिक-भाषा विवरणों के साथ त्रि-आयामी परमाणु संरचनाओं को जोड़ती है, जिससे सिस्टम को एक ही समय में क्रिस्टल ज्यामिति और पाठ के बारे में पता चलता है। एमआईटी न्यूज के मुताबिक, मॉडल एआई को परमाणु व्यवस्था और बॉन्डिंग पैटर्न को देखने की इजाजत देकर अकेले पाठ पर प्रशिक्षित सिस्टम की तुलना में बेहतर सामग्री डिजाइन की पहचान करता है जो यह निर्धारित करता है कि सामग्री कैसे व्यवहार करती है। यह काम उन मॉडलों पर केंद्रित [एआई उद्योग कवरेज] (https://aibuzzwire.news) की व्यस्तता को बढ़ाता है जो पाठ से परे और भौतिक दुनिया में जाते हैं।

टेक्स्ट-प्रशिक्षित मॉडल मामले में क्यों लड़खड़ाते हैं

बाधा मूलतः डेटा के बारे में है। अधिकांश सामग्रियां क्रिस्टलीय होती हैं: परमाणुओं की त्रि-आयामी, आवधिक व्यवस्था जिनकी संरचनाएं पाठ धाराओं के बजाय विशेष कम्प्यूटेशनल प्रारूपों में संग्रहीत होती हैं जिन पर बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। इसके अलावा, प्रयोगात्मक साहित्य क्रिस्टल के कुछ लोकप्रिय वर्गों के प्रति अत्यधिक पक्षपाती है, जो मुख्य रूप से प्रकाशित पत्रों पर प्रशिक्षित किसी भी एआई के आउटपुट को खराब कर देता है।

परिणाम वास्तविक परिणामों वाला एक अंधा स्थान है। पृथ्वी पर 90 प्रतिशत से अधिक ठोस पदार्थ क्रिस्टलीय हैं, और कई संरचनाएं जो अगली पीढ़ी की बैटरी, इलेक्ट्रॉनिक्स या उत्प्रेरक के लिए मायने रख सकती हैं, वे कम्प्यूटेशनल डेटाबेस में रहती हैं जिन्हें केवल भाषा प्रणाली प्रभावी रूप से नहीं पढ़ सकती है।

भाषा के साथ संरचना को संरेखित करने के लिए एक मॉडल सिखाना

एमआईटी टीम का उत्तर क्रिस्टल के लिए प्रभावी रूप से एक दृष्टि-भाषा मॉडल का निर्माण करना था। शोधकर्ताओं ने विरोधाभासी शिक्षा का उपयोग करके क्रिस्टल संरचनाओं के पाठ्य विवरण तैयार करने के लिए एक भाषा मॉडल को प्रशिक्षित किया, एक दृष्टिकोण जिसमें एक मॉडल संरचनाओं और विवरणों के समान और असमान उदाहरणों की तुलना करता है जब तक कि यह एक एकीकृत समझ विकसित नहीं करता है - एक प्रक्रिया एमआईटी इसकी तुलना करती है कि मस्तिष्क अपने दृश्य और भाषा क्षेत्रों को कैसे संरेखित करता है।

महत्वपूर्ण रूप से, टीम ने केवल मौजूदा कागजात पर भरोसा करने के बजाय सामग्रियों के बारे में अपने स्वयं के आख्यानों को संश्लेषित करने का विकल्प चुना। प्रयोगात्मक अनुसंधान साहित्य और प्रथम-सिद्धांत कम्प्यूटेशनल डेटाबेस पर चित्रण करते हुए, मॉडल ने न केवल रासायनिक संरचना और संरचना, बल्कि गुणों, प्रसंस्करण विचारों और संभावित अनुप्रयोगों को कवर करते हुए समृद्ध विवरण तैयार किया।

एमआईटी में पावर इंजीनियरिंग में कार्ल रिचर्ड सोडरबर्ग प्रोफेसर और पेपर के वरिष्ठ लेखक जू ली ने कहा, "हम एक एआई मॉडल बनाना चाहते थे जो व्यापक रूप से सभी सामग्रियों पर काम करता है।" "यही कारण है कि हमने केवल मौजूदा कागजात पर भरोसा करने के बजाय आख्यानों को संश्लेषित करने का निर्णय लिया। हमने पाया कि जब हमने उस आख्यान डेटासेट का उपयोग किया, तो मॉडल फ़ंक्शन की भविष्यवाणी करने में बेहतर हैं।"

परीक्षण: सॉलिड-स्टेट बैटरी इलेक्ट्रोलाइट्स ढूँढना

दृष्टिकोण का मूल्यांकन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मॉडल के दो संस्करणों की तुलना की: एक एआई-जनित संरचनात्मक विवरणों पर प्रशिक्षित और एक केवल शोध पत्रों के पाठ पर प्रशिक्षित। संश्लेषित विवरणों पर प्रशिक्षित संस्करण ने ज्यामितीय संरचनाओं को भाषा के साथ संरेखित करना सफलतापूर्वक सीख लिया, जबकि केवल-पाठ संस्करण ने ऐसा नहीं किया।

इसके बाद टीम ने मॉडल से सॉलिड-स्टेट लिथियम-आयन बैटरी इलेक्ट्रोलाइट्स के लिए उपयुक्त क्रिस्टलीय सामग्रियों की पहचान करने के लिए कहा - जो अगली पीढ़ी की बैटरी के लिए एक प्रमुख चुनौती है। एमआईटी न्यूज़ के अनुसार, मॉडल के शीर्ष परिणामों में ऐसी सामग्रियां शामिल थीं जिन्हें स्वतंत्र रूप से आशाजनक उम्मीदवारों के रूप में पहचाना गया था, और जब किसी संपत्ति का वर्णन करने वाले प्राकृतिक-भाषा के प्रश्न दिए गए और उस संपत्ति के साथ क्रिस्टल ढूंढने के लिए कहा गया तो सिस्टम ने केवल टेक्स्ट बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया।

ली ने कहा, "संरचना वास्तव में सामग्री विज्ञान क्षेत्र के केंद्र में है।" "यदि आप संरचना को समझते हैं, तो आप सामग्रियों के गुणों और प्रदर्शन के बारे में काफी कुछ अनुमान लगा सकते हैं। हम मॉडल के लिए किसी सामग्री की परमाणु संरचना और उसके गुणों और प्रसंस्करण के बीच संबंध बनाना चाहते थे।"

यह एआई-संचालित सामग्री खोज में कहां फिट बैठता है

पिछले एक दशक में, एआई ने पहले ही नए क्रिस्टल को प्रस्तावित और डिज़ाइन करने के तरीके को नया रूप दे दिया है; हालाँकि, उनमें से अधिकांश प्रणालियाँ क्रिस्टलीय सामग्रियों को विशेष आर्किटेक्चर द्वारा संसाधित त्रि-आयामी ग्राफ़ के रूप में मानती हैं, जो सामान्य प्रयोजन एआई को शक्ति प्रदान करने वाले भाषा मॉडल से अलग होती हैं। ज्यामिति को सीधे समझने के लिए एक भाषा-आधारित मॉडल सिखाकर, एमआईटी का काम उन सहायकों की ओर इशारा करता है जो एक दिन सादे अंग्रेजी में बताए गए सामग्री अनुरोध को शुरू से अंत तक संभाल सकते हैं।

अनुसंधान दल में पहले लेखक यांग जियोंग पार्क, एक पूर्व एमआईटी पोस्टडॉक, मयंक कुमारन, हाल ही में इलिनोइस विश्वविद्यालय अर्बाना-शैंपेन के कंप्यूटर इंजीनियरिंग स्नातक, चिया-वेई ह्सू और एमआईटी में इंजीनियरिंग में जेरी मैक्एफ़ी (1940) प्रोफेसर एल्सा ओलिवेटी शामिल थे।

आगे क्या होगा

मॉडल एक अनुसंधान प्रणाली बना हुआ है, और एमआईटी ने किसी भी उत्पादीकरण की घोषणा नहीं की है। लेकिन निहितार्थ व्यापक हैं: ठोस-अवस्था इलेक्ट्रोलाइट्स एक परीक्षण मामला था, और समान संरचना-प्लस-भाषा दृष्टिकोण उत्प्रेरक, अर्धचालक, या संरचनात्मक सामग्रियों पर लागू हो सकता है। यदि दृष्टिकोण सामान्य हो जाता है, तो सामग्री की खोज में बाधा उम्मीदवार क्रिस्टल बनाने से लेकर उन्हें प्रयोगशाला में मान्य करने तक बदल सकती है - एक बदलाव जिसका प्रयोगवादी संभवतः स्वागत करेंगे।

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