Материал, как известно, определяется не только своим химическим составом, но и расположением атомов и молекул в его структуре. Ученые давно научились манипулировать этими микроскопическими кирпичиками, используя высокоточные микроскопы для создания материалов с заданными свойствами. Однако этот процесс остается медленным и трудоемким, особенно когда речь идет о сложных наноструктурах. Исследовательская группа под руководством Оливера Хофманна из Института физики твердого тела Технического университета Граца (TU Graz) разрабатывает инновационный подход к этой проблеме.
В центре их внимания — автономная система искусственного интеллекта, способная управлять сканирующим туннельным микроскопом. Этот микроскоп, используя электрические импульсы, перемещает отдельные молекулы на поверхности, позволяя создавать наноструктуры с атомной точностью. Существующий ручной процесс построения таких структур крайне медленный, и команда из TU Graz стремится автоматизировать его с помощью ИИ, обеспечивая быстрое, точное и автономное размещение молекул.
В основе системы лежат методы машинного обучения, которые позволят ИИ самостоятельно планировать оптимальные стратегии построения и управлять зондом микроскопа. Одной из ключевых задач является создание так называемых квантовых загонов – наноструктур в форме ворот, используемых для удержания электронов. Цель состоит в том, чтобы использовать сложные молекулы для формирования более разнообразных квантовых загонов, тем самым расширяя спектр их эффектов. Это открывает путь к изучению квантовых логических схем на молекулярном уровне, что может привести к созданию нового поколения компьютерных чипов.
Разработчики подчеркивают, что ИИ будет учитывать вероятностный характер выравнивания молекул, обеспечивая надежную и стабильную работу. Текущие методы создания наноструктур вручную требуют много времени, и получаемые структуры достаточно просты. Автономный ИИ-ассистент, разрабатываемый в Граце, призван радикально ускорить этот процесс и открыть возможности для создания гораздо более сложных наноструктур, включая логические схемы на наноуровне.
Статья под названием "MAM-STM: A software for autonomous control of single moieties towards specific surface positions", опубликованная в журнале Computer Physics Communications за авторством Bernhard Ramsauer et al., и с DOI 10.1016/j.cpc.2024, детально описывает программное обеспечение для автономного управления перемещением отдельных молекул с помощью сканирующего туннельного микроскопа. Статья представляет собой ключевой элемент работы исследовательского коллектива.
Исследовательская команда под руководством Оливера Хофманна сфокусировалась на создании нового, самообучающегося ИИ. Этот ИИ, используя машинное обучение, сможет рассчитывать оптимальный план построения наноструктуры и управлять иглой микроскопа с максимальной точностью. Понимание вероятностной природы выравнивания молекул является критически важным фактором для надежной работы ИИ.
Создание квантовых загонов из сложных молекул открывает новые возможности для изучения и применения квантовых эффектов. Используя такие структуры, ученые смогут исследовать логические цепи на молекулярном уровне и потенциально использовать их в будущем для создания компьютерных чипов нового поколения. В итоге, разработка автономного ИИ для управления сканирующим туннельным микроскопом является большим шагом вперед в области материаловедения, нанотехнологий и, возможно, вычислительной техники.
Ключевыми терминами в данном исследовании являются «автономный», «самообучающийся», «ИИ», «машинное обучение», «сканирующий туннельный микроскоп», «наноструктуры», «квантовые загоны», «логические схемы» и «молекулы». Они подчеркивают новизну подхода, и потенциал этой работы.
Исследования, проведенные в TU Graz, могут привести к фундаментальным прорывам в понимании и создании молекулярных компьютерных чипов и других наноустройств. Это откроет новые перспективы в создании наноматериалов, электроники и квантовых вычислений. Автоматизация процесса построения наноструктур с использованием ИИ не только сэкономит время, но и позволит реализовать проекты, которые сейчас являются невозможными из-за сложности и трудоемкости ручного труда.
Принимая во внимание потенциальную пользу и революционность данного подхода, можно говорить о начале новой эры в материаловедении и нанотехнологиях, где самообучаемые ИИ-системы играют центральную роль в создании материалов и устройств нового поколения.
Изображение носит иллюстративный характер
В центре их внимания — автономная система искусственного интеллекта, способная управлять сканирующим туннельным микроскопом. Этот микроскоп, используя электрические импульсы, перемещает отдельные молекулы на поверхности, позволяя создавать наноструктуры с атомной точностью. Существующий ручной процесс построения таких структур крайне медленный, и команда из TU Graz стремится автоматизировать его с помощью ИИ, обеспечивая быстрое, точное и автономное размещение молекул.
В основе системы лежат методы машинного обучения, которые позволят ИИ самостоятельно планировать оптимальные стратегии построения и управлять зондом микроскопа. Одной из ключевых задач является создание так называемых квантовых загонов – наноструктур в форме ворот, используемых для удержания электронов. Цель состоит в том, чтобы использовать сложные молекулы для формирования более разнообразных квантовых загонов, тем самым расширяя спектр их эффектов. Это открывает путь к изучению квантовых логических схем на молекулярном уровне, что может привести к созданию нового поколения компьютерных чипов.
Разработчики подчеркивают, что ИИ будет учитывать вероятностный характер выравнивания молекул, обеспечивая надежную и стабильную работу. Текущие методы создания наноструктур вручную требуют много времени, и получаемые структуры достаточно просты. Автономный ИИ-ассистент, разрабатываемый в Граце, призван радикально ускорить этот процесс и открыть возможности для создания гораздо более сложных наноструктур, включая логические схемы на наноуровне.
Статья под названием "MAM-STM: A software for autonomous control of single moieties towards specific surface positions", опубликованная в журнале Computer Physics Communications за авторством Bernhard Ramsauer et al., и с DOI 10.1016/j.cpc.2024, детально описывает программное обеспечение для автономного управления перемещением отдельных молекул с помощью сканирующего туннельного микроскопа. Статья представляет собой ключевой элемент работы исследовательского коллектива.
Исследовательская команда под руководством Оливера Хофманна сфокусировалась на создании нового, самообучающегося ИИ. Этот ИИ, используя машинное обучение, сможет рассчитывать оптимальный план построения наноструктуры и управлять иглой микроскопа с максимальной точностью. Понимание вероятностной природы выравнивания молекул является критически важным фактором для надежной работы ИИ.
Создание квантовых загонов из сложных молекул открывает новые возможности для изучения и применения квантовых эффектов. Используя такие структуры, ученые смогут исследовать логические цепи на молекулярном уровне и потенциально использовать их в будущем для создания компьютерных чипов нового поколения. В итоге, разработка автономного ИИ для управления сканирующим туннельным микроскопом является большим шагом вперед в области материаловедения, нанотехнологий и, возможно, вычислительной техники.
Ключевыми терминами в данном исследовании являются «автономный», «самообучающийся», «ИИ», «машинное обучение», «сканирующий туннельный микроскоп», «наноструктуры», «квантовые загоны», «логические схемы» и «молекулы». Они подчеркивают новизну подхода, и потенциал этой работы.
Исследования, проведенные в TU Graz, могут привести к фундаментальным прорывам в понимании и создании молекулярных компьютерных чипов и других наноустройств. Это откроет новые перспективы в создании наноматериалов, электроники и квантовых вычислений. Автоматизация процесса построения наноструктур с использованием ИИ не только сэкономит время, но и позволит реализовать проекты, которые сейчас являются невозможными из-за сложности и трудоемкости ручного труда.
Принимая во внимание потенциальную пользу и революционность данного подхода, можно говорить о начале новой эры в материаловедении и нанотехнологиях, где самообучаемые ИИ-системы играют центральную роль в создании материалов и устройств нового поколения.
