माइक्रोसॉफ्ट का नया एआई मॉडल बेहतर बैटरी, सेमीकंडक्टर डिजाइन करने में मदद कर सकता है

माइक्रोसॉफ्ट शोधकर्ताओं ने पिछले सप्ताह एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल का अनावरण किया जो वांछित गुणों के साथ नई अकार्बनिक सामग्री डिजाइन कर सकता है। डब्ड मैटरजेन, ओपन-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) वर्तमान में सार्वजनिक डोमेन में उपलब्ध है। शोधकर्ताओं ने एक पेपर भी प्रकाशित किया है जिसमें बताया गया है कि प्रौद्योगिकी का उपयोग नए ऊर्जा स्रोतों, अर्धचालकों और कार्बन कैप्चर के भौतिक डिजाइन में तेजी लाने के लिए किया जा सकता है। मैटरजेन में एक प्रसार-आधारित आर्किटेक्चर है जो ओपनएआई के डैल-ई और स्टेबिलिटी एआई के स्टेबल इमेज अल्ट्रा जैसे एआई मॉडल की नींव भी है।

माइक्रोसॉफ्ट ने मैटरजेन एआई मॉडल का अनावरण किया

आमतौर पर, जेनेरिक एआई मॉडल मानव उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए संकेतों के आधार पर पाठ, चित्र, ऑडियो और वीडियो की पीढ़ी से जुड़े होते हैं। हालाँकि, मैटरजेन सामान्य बड़े भाषा मॉडल से अलग है, जैसा कि विस्तृत है डाक पिछले सप्ताह. यह उपयोगकर्ता से आवश्यकताएं ले सकता है और फिर अकार्बनिक सामग्री डिज़ाइन की एक विस्तृत श्रृंखला तैयार कर सकता है।

सामग्री डिज़ाइन वर्तमान में एक धीमी और व्यवस्थित प्रक्रिया है जहाँ वैज्ञानिक बेहतर डिज़ाइन बनाने के लिए अपने ज्ञान और अंतर्ज्ञान का उपयोग करते हैं। सामग्री डिजाइन नवाचार का एक उदाहरण स्मार्टफोन में लिथियम कार्बाइड बैटरी का हालिया उपयोग है जो कम जगह का उपयोग करते हुए बड़ी क्षमता की अनुमति देता है। हालाँकि, मानव-निर्मित डिज़ाइनों का एक नकारात्मक पक्ष यह है कि प्रयोग और निर्माण प्रक्रिया में लंबा समय लगता है।

दूसरी ओर, मैटरजेन, आवर्त सारणी में क्रिस्टलीय संरचनाएं उत्पन्न कर सकता है, और यहां तक ​​कि विभिन्न तत्वों को भी जोड़ सकता है। मॉडल परमाणु पैमाने पर काम करता है और परमाणु प्रकार, निर्देशांक, साथ ही आवधिक जाली को परिष्कृत कर सकता है। यह प्रत्येक डिज़ाइन की व्यवहार्यता, दक्षता और स्थायित्व निर्धारित करने के लिए उन पर सिमुलेशन-आधारित प्रयोग चलाते हुए उच्च गति से सामग्री डिज़ाइन तैयार कर सकता है।

शोधकर्ताओं ने कहा कि इस एआई मॉडल को बनाने के लिए डिफ्यूजन आर्किटेक्चर का उपयोग किया गया था। इस प्रकार की वास्तुकला आमतौर पर छवि और वीडियो निर्माण मॉडल में देखी जाती है, क्योंकि इसमें आकृतियों और डिजाइनों की बेहतर स्थानिक और ज्यामितीय समझ होती है।

में एक कागज़ नेचर जर्नल में प्रकाशित, शोधकर्ताओं ने खुलासा किया कि बेस मॉडल को 6,00,000 से अधिक स्थिर अकार्बनिक क्रिस्टल संरचनाओं के बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। डेटासेट को मटेरियल प्रोजेक्ट और अलेक्जेंड्रिया डेटाबेस से संकलित किया गया था। इसके बाद, विशिष्ट गुणों के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग सक्षम करने के लिए एडाप्टर मॉड्यूल जोड़े गए। इससे वैज्ञानिकों को विशिष्ट रासायनिक संरचना या चुंबकीय घनत्व जैसे मानदंड जोड़ने की अनुमति मिलेगी।

वर्तमान में, मैटरजेन का स्रोत कोड GitHub में डाउनलोड करने और बनाने के लिए उपलब्ध है प्रविष्टि. एआई मॉडल एमआईटी लाइसेंस के साथ उपलब्ध है, जो शैक्षणिक और व्यावसायिक उपयोग दोनों की अनुमति देता है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह एआई मॉडल विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए नई सामग्रियों की खोज में तेजी लाकर दुनिया को काफी फायदा पहुंचा सकता है।