เมื่อ AI เข้ามา เปลี่ยนเกมการวิเคราะห์โครงสร้างวัสดุ
ทีมนักวิจัยจาก Columbia Engineering ได้นำเอา AI รุ่นใหม่ที่พัฒนาขึ้นเองมาต่อยอดจากแนวคิดของ Deep Learning และ Reinforcement Learning เพื่อให้มันสามารถเรียนรู้รูปแบบโครงสร้างที่ “ดูเหมือนไม่มีรูปแบบ” ได้ โดยอาศัยการป้อนข้อมูลจากโครงสร้างผลึกจริงหลายหมื่นแบบเข้าสู่ระบบ เพื่อฝึกให้ AI รู้จักลักษณะของการเรียงตัวของอะตอมในรูปแบบต่าง ๆ
AI ที่ใช้งานนี้ไม่ได้แค่จับแพทเทิร์นทั่วไป แต่สามารถสร้างแบบจำลองโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ลึกในข้อมูล raw data ของการทดลองได้ จนสามารถระบุได้ว่า วัสดุลึกลับที่นักวิทยาศาสตร์งุนงงมานานนั้น มีโครงสร้างผลึกแบบใด และสัมพันธ์กับคุณสมบัติของวัสดุในระดับโมเลกุลอย่างไร
สิ่งที่น่าสนใจไม่แพ้ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ก็คือ บทเรียนที่มนุษย์ได้เรียนรู้จาก AI ในครั้งนี้ คือการยอมรับว่าไม่ใช่ทุกอย่างที่สมองมนุษย์จะเข้าใจได้ในทันที การเปิดใจให้กับเทคโนโลยีเรียนรู้แทนเราในบางมุม อาจทำให้เราเดินหน้าเร็วขึ้นในเส้นทางแห่งการค้นพบ
สู่อนาคตของวัสดุศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การประยุกต์ใช้ AI กับวัสดุศาสตร์ (Materials Informatics) กำลังกลายเป็นสาขาที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกของวิทยาศาสตร์ เพราะการทดสอบวัสดุใหม่ด้วยวิธีทดลองจริงมีต้นทุนสูงและใช้เวลานานมาก ขณะที่ AI สามารถจำลองและประเมินผลได้ในระดับที่ละเอียดเกินกว่าที่ห้องแล็บทั่วไปจะทำได้
Meta เปิดตัวบอทใหม่ที่มีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจากเว็บ เพื่อใช้ในการพัฒนา AI และผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง Meta บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มยอดนิยมอย่าง Facebook, Instagram และ WhatsApp กำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยการเปิดตัวบอทใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อการรวบรวมข้อมูลจากเว็บอย่างมีประสิทธิภาพ บอทเหล่านี้ไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลทั่วไป แต่ถูกติดตั้งความสามารถขั้นสูงที่ช่วยให้พวกเขารวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากทั่วอินเทอร์เน็ต ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการฝึกฝนและปรับปรุงโมเดล AI ของ Meta