هوش مصنوعی و نانوتکنولوژی - چگونه با هم کار می کنند؟

فناوری‌هایی که در مقیاس نانومتری عمل می‌کنند، اغلب شامل سیستم‌های پیچیده‌ای هستند که همیشه برای جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی مناسب نیستند. با این حال، حوزه‌های رو به رشدی وجود دارد که هوش مصنوعی با فناوری نانو همگرایی دارد. علاوه بر ادغام این دو فناوری، کار ترکیبی در فناوری نانو و هوش مصنوعی نیز می‌تواند باعث تقویت مطالعه در هر رشته شود و احتمالاً به انواع ابزارهای جدید برای کسب بینش و فناوری‌های ارتباطی منجر شود.

حوزه های زیر را در نظر بگیرید که در آن هوش مصنوعی و فناوری نانو با هم کار می کنند.

میکروسکوپ

اگرچه میکروسکوپ نیروی اتمی (AFM) در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته است، اما هنوز هم می‌تواند چالشی برای دریافت سیگنال‌های با کیفیت بالا از این دستگاه‌های تصویربرداری باشد. مشکل اصلی این است که بسیاری از فعل و انفعالات نمونه-نمونه ای که این میکروسکوپ ها به آن ها تکیه می کنند پیچیده، متنوع هستند و بنابراین رمزگشایی آنها آسان نیست. هوش مصنوعی می تواند در برخورد با این نوع مسائل مربوط به سیگنال بسیار مفید باشد.
یک رویکرد هوش مصنوعی که به عنوان تصویربرداری تشخیص عملکردی (FR-SPM) شناخته می‌شود، به نظر می‌رسد که این موضوع را از طریق شناسایی مستقیم اقدامات محلی از واکنش‌های طیف‌سنجی اندازه‌گیری شده برطرف کند. این فرآیند استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) را با تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) که برای ساده‌سازی داده‌های ورودی به شبکه عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد، گرد هم می‌آورد.

در یک پیشرفت تصویربرداری دیگر، محققان دانشگاه تگزاس ریو گراند اخیراً از ایجاد یک کانال میکروسیال با سطح نانوبافت قابل جابجایی خبر دادند که به طور خاص به سلول‌های سرطان سینه متصل می‌شود. پس از پیوند، می توان آن را استخراج و تصویر کرد. تصویربرداری قطعه‌بندی شده و با یک الگوریتم هوش مصنوعی ترکیب می‌شود که به طور خودکار سرطانی بودن یک سلول را بر اساس داده‌های سلولی موجود تاریخی تعیین می‌کند. سیستم تصویربرداری جدید می‌تواند نمونه‌های تاریخی را با سلول‌هایی که در زمان واقعی ارزیابی می‌شوند، مقایسه کند.

مدلسازی شیمیایی

الگوریتم ها در حال حاضر برای نشان دادن چارچوب مولکول ها و مواد به منظور کشف کیفیت های مختلف و نحوه تعامل آنها در محیط های مختلف استفاده می شود. یک پیشرفت طبیعی منجر به ادغام هوش مصنوعی و استفاده از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین شده است.

از نقطه نظر مدلسازی، انواع مختلفی از پارامترها وجود دارد که باید برای ایجاد یک تصویر یا یک تصویر دینامیکی از یک سیستم شیمیایی با هم مرتبط باشند. مانند برخی از تکنیک های تصویربرداری، هوش مصنوعی می تواند اطلاعات را بهتر تجزیه و تحلیل کند و از گذشته درس بگیرد تا نمایش دقیق تری از سیستم مورد مطالعه ایجاد کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند درجه خطای مربوط به هندسه یا اندازه یک سیستم یا ذره را به حداقل برساند. این امر به‌ویژه برای نانومواد مفید است، زیرا چندین اثر و پدیده‌ای که با موادی مانند گرافن مشاهده می‌شود، اغلب ممکن است بازسازی آنها دشوار باشد.

تصویری از کیفیت ساختاری نانومواد نیز با استفاده از ANN حل شده است. به عنوان مثال، این الگوریتم‌ها برای تعیین پیکربندی ساختارهای نانولوله‌های کربنی با کمی کردن کیفیت‌های ساختاری مانند هم‌ترازی و انحنا استفاده شده‌اند. علاوه بر این، به تصویر کشیدن چندین کیفیت از لایه های نازک موضوعی است که به طور گسترده با استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه های عصبی مورد توجه قرار گرفته است.

نانو محاسبات

جای تعجب نیست که هوش مصنوعی با توجه به آینده نانو محاسبات که محاسباتی از طریق مکانیسم‌های مقیاس نانو انجام می‌شود، بسیار مفید است. در حال حاضر، روش‌های زیادی وجود دارد که دستگاه‌های نانومحاسباتی می‌توانند یک تابع را اجرا کنند، و این روش‌ها می‌توانند هر چیزی از عملیات فیزیکی گرفته تا روش‌های محاسباتی را پوشش دهند. با توجه به این که تعداد زیادی از این دستگاه‌ها به سیستم‌های فیزیکی پیچیده برای اجازه دادن به الگوریتم‌های محاسباتی پیچیده وابسته هستند، می‌توان از روش‌های یادگیری ماشین برای تولید بازنمایی اطلاعات جدید برای طیف وسیعی از کاربردها استفاده کرد.