توسعه نانومواد یکی از ستونهای اصلی پیشرفت فناوری در صنایع نوین است، اما طراحی و تحلیل این مواد همیشه با چالشهای محاسباتی و نیاز به تخصص بالا همراه بوده است. در پارک علم و فناوری دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تیمی با حمایت ستاد توسعه فناوری نانو نخستین «کتابخانه تخصصی هوش مصنوعی» در حوزه نانومواد را توسعه دادهاند؛ ابزاری که وعده میدهد مسیر طراحی، شبیهسازی و تحلیل را برای پژوهشگران و صنایع هموارتر کند. در ادامه با جزئیات فنی، عملکرد ماژولها و چشمانداز توسعه این پروژه آشنا میشوید.
چه چیزی این کتابخانه را متفاوت میکند؟
این کتابخانه هوش مصنوعی فراتر از یک مجموعهٔ داده یا ابزار ساده است؛ ترکیبی از ماژولهای تولید ساختار، شبیهسازی مولکولی و تحلیل خودکار دادههای طیفسنجی که بهصورت یکپارچه کار میکنند. هدف اصلی، کاهش فاصلهٔ بین مدلسازی آکادمیک و نیازهای عملیاتی صنعت است. بهجای صرف هفتهها یا ماهها برای شبیهسازیهای مقدماتی و تحلیل دستی خروجیهای دستگاهها، کاربر میتواند در محیطی بصری و قابلفهم، مدل بسازد، نتایج را شبیهسازی کند و گزارشهای تحلیلی آماده دریافت کند.
ماژول طراحی و شبیهسازی: از ایده تا مدل مولکولی
یکی از قابلیتهای کلیدی این کتابخانه، ماژول تولید و طراحی نانوساختارها است که در دو حالت عمومی و تخصصی ارائه میشود. در حالت عمومی، کاربر با وارد کردن پارامترهای پایه—مانند ابعاد (۱D، ۲D، ۳D یا تودهای)، پارامترهای شبکه کریستالی و تعداد تقریبی اتمها—میتواند یک مدل شماتیک بصری دریافت کند. این حالت مناسبِ ایدهپردازی سریع و بررسی ساختارهای اولیه است.
در حالت تخصصی، تمرکز روی مواد استراتژیک مانند گرافن، سیلیسن و فسفرن است. کاربران میتوانند پارامترهای دقیقتری مثل طول و عرض ورقهها، تعداد لایهها، نقصها و جایخالیهای مشخص را تعریف کنند و تأثیر این تغییرات را در مدل نهایی مشاهده نمایند. خروجی این بخش، یک فایل مدل مولکولی دقیق است که برای ورود به محاسبات کوانتومی، دینامیک مولکولی یا شبیهسازیهای مبتنی بر چگالی تابعی (DFT) آماده میشود.
ویژگیهای فنی قابلتوجه
- قابلیت تعریف انواع شبکههای بلوری و پرندهسازی (supercell)
- افزودن نقص، واکنش سطحی و تغییرات ناخالصی بهصورت پارامتریک
- خروجی سازگار با بستههای شبیهسازی رایج (فرمتهای XYZ, CIF و POSCAR)
تحلیل داده: خودکارسازیِ طیفسنجی و شاخصسازی نتایج
بخش تحلیل داده از مهمترین اجزای کتابخانه است. این ماژول قادر است دادههای خام دستگاههای معمول آزمایشگاهی—برای مثال طیف تبدیل فوریه فروسرخ (FTIR)، طیفسنجی جذب و نشر یا دادههای پراش اشعه ایکس—را مستقیماً دریافت کند و فرآیند پردازش، پاکسازی و تحلیل را بهصورت خودکار انجام دهد.
برخی خروجیهای کاربردی این سیستم عبارتاند از:
- رسم خودکار نمودارها و تفکیک پیکها
- محاسبهٔ سطح زیر پیکها و برآورد درصد خلوص یا ناخالصی
- استخراج پارامترهای الکترونیکی مهم مانند باندگپ برای نانوساختارهای نیمهرسانا
- گزارشهای کیفی و کمی که برای تصمیمگیری در فرآیند سنتز مفید هستند
این سطح از خودکارسازی، زمان تحلیل را بهشدت کاهش میدهد و اشتباهات انسانی در برداشت از دادههای پیچیده را کم میکند. برای مثال، در پروژههای سنتز سریع ترکیبات نو، پژوهشگر میتواند در عرض چند دقیقه پس از ثبت دادهها، ارزیابی از میزان موفقیت سنتز و کیفیت نمونه دریافت کند.
چشمانداز توسعه: از پایگاه داده تا طراحی معکوس
توسعهدهندگان پروژه فازهای آینده را بهصورت مرحلهای تعریف کردهاند. در فازهای بعدی انتظار میرود:
- پایگاه داده مواد گستردهتر شود تا انواع بیشتری از نانوساختارها و ترکیبات پوشش داده شوند.
- قابلیت تعریف دقیقتر لایهها و روابط بین آنها در ساختارهای دوبعدی افزوده گردد.
- پشتیبانی از تکنیکهای تحلیلی بیشتری مثل طیفسنجی رامان، XPS و TEM و افزایش هوشمندی تشخیص ماده در ماژول تحلیل.
در بلندمدت، هدف بزرگتر پروژه، پیادهسازی «طراحی معکوس بر اساس خواص» است: کاربر خواص فیزیکی یا شیمیایی مطلوب را وارد میکند و سیستم با بهرهگیری از مدلهای یادگیری ماشین، بهترین ساختار یا ترکیب نانومواد را پیشنهاد میدهد. این رویکرد میتواند چرخهٔ پژوهش و توسعه را از آزمون و خطا به فرایندی هدفمند و پرازشده تبدیل کند.
چالشها و نکات عملی
برای رسیدن به چشمانداز طراحی معکوس، نیاز به دادههای با کیفیت، توان محاسباتی بالا و همکاری بین گروههای مختلف (شیمی، فیزیک، مهندسی مواد و علوم داده) است. همچنین استانداردسازی فرمتهای داده و اعتبارسنجی مدلهای یادگیری ماشین در شرایط آزمایشگاهی متنوع، از اولویتهای فنی پروژه است.
بازخورد صنعتی و نقش نمایشگاه در معرفی پروژه
نسخهٔ تخصصی که در نمایشگاه رونمایی شد، نتیجه فاز دوم پروژه و تمرکز ویژه روی نانومواد است. حضور در نمایشگاه فرصت ارزشمندی برای دریافت بازخورد از جامعهٔ علمی و بخش صنعتی فراهم آورد. تیم توسعه امیدوار است با تعامل مستقیم با تولیدکنندگان و آزمایشگاهها، کتبیهٔ نیازهای واقعی بازار را دریافت و ابعاد کاربردی کتابخانه را بهتر تعریف کند. یکی از اهداف مهم، پیوند میان نتایج پژوهشی دانشگاهی و نیازهای عملی صنعت—مثل بهینهسازی فرآیندهای تولید نانوساختارها و کاهش هزینههای تحلیل—است.
چرا این پروژه برای پژوهشگران و صنعت اهمیت دارد؟
چند دلیل کلیدی وجود دارد: اولاً، کاهش زمان و هزینهٔ تحلیل و شبیهسازی؛ ثانیاً، افزایش قابلیت دسترسی به ابزارهای پیشرفته برای تیمهایی که تخصص عمیق در شبیهسازی مولکولی ندارند؛ و ثالثاً، فراهم کردن زیرساختی که میتواند بهسرعت قابلیتهای تحقیقاتی را از ایده تا نمونهٔ آزمایشگاهی پیش ببرد. در مجموع، این کتابخانه میتواند نقش کاتالیزور را در توسعهٔ زنجیره ارزش نانومواد ایفا کند.
در پایان، باید گفت که این پروژه نمونهای از تلاش برای همگرایی هوش مصنوعی و علم مواد است؛ ترکیبی که اگر بهدرستی توسعه یابد، میتواند سرعت نوآوری را در حوزههایی مانند الکترونیک، انرژی، حسگرها و زیستمواد بهطرز چشمگیری افزایش دهد. تیم توسعه تأکید دارد که مسیر پیش رو نیازمند همکاری گستردهٔ دانشگاه، صنعت و نهادهای حمایتی مانند ستاد توسعه فناوری نانو است.
