طريقة جديدة للتحكم في الضوء لأجهزة حاسوب أسرع في المستقبل

قام العلماء بإنشاء نوع جديد من المواد الميتاميتيرية يمكنه توفير وظيفة شاملة لحجب الضوء في الحوسبة الضوئية.

المادة الميتاميتيرية هي مادة مُهندسة لا تنبع خصائصها من التركيب الكيميائي لمكوّناتها الأساسية بل من هيكلها الداخلي المصمم بعناية. وبالتالي، يمكن لهذه المواد أن تُظهر خصائص غير عادية لا توجد في المواد الطبيعية.

عادةً ما تتكون هذه المواد من عدة مواد، مثل المعادن والبلاستيك، وتُرتّب في هياكل متكررة أصغر من الطول الموجي. الشكل والحجم والهندسة والاتجاه والترتيب يمنحها خصائصها، مما يمكنها من التحكم في الموجات الكهرومغناطيسية أو الصوتية أو الزلزالية عن طريق امتصاصها أو انحنائها أو تعزيزها أو حجبها لتحقيق فوائد لا يمكن تحقيقها بالمواد التقليدية.

المادة الميتاميتيرية الجديدة التي صُممت¹ تجمع بين ميزات عادةً ما تُرتبط بالسوائل والبلورات، لكنها تتفوق على كليهما في قدرتها على حجب الضوء الوارد من جميع الزوايا.

المُسماة بـ “gyromorphs”، الفئة الجديدة من المواد غير المرتبة ذات الارتباط الوظيفي تمزج العشوائية الشبيهة بالسوائل مع أنماط هيكلية على نطاق واسع لحجب الضوء من جميع الاتجاهات. أشارت الدراسة إلى:

“نحن نُنشئ gyromorphs في بعدين وثلاثة أبعاد باستخدام طرق تحسين طيفية، مؤكدين أنها تُظهر ترتيبًا دورانيًا قويًا منفصلًا ولكن بدون ترتيب انتقالي طويل المدى، مع الحفاظ على تماثل دوراني على المدى القصير عندما يكون 퐺 كبيرًا بما فيه الكفاية.”

مع هذا الابتكار، حل الباحثون القيود في التصاميم القائمة على الكويسكريستالات التي أزعجت العلماء لفترة طويلة. كما يمكن أن يساعد في دفع التقدم في الحوسبة الضوئية.

من الكويسكريستالات إلى Gyromorphs في الحوسبة الضوئية

في الحوسبة الضوئية، تُستخدم الفوتونات بدلاً من التيارات الكهربائية لإجراء العمليات الحسابية. يمكن لهذا الجيل الجديد من الحواسيب، بمجرد تحقيقه، أن يكون أكثر كفاءة وسرعة بكثير من الآلات التقليدية.

مع معالجة البيانات بسرعة الضوء، يحمل وعدًا للمهام عالية الأداء مثل الذكاء الاصطناعي، لكن التقنية تواجه حاليًا تحديات في التصغير والتكلفة.

أدت التطورات في المجال إلى تطوير شرائح فوتونية وظيفية للتكامل في خوادم الحوسبة عالية الأداء. لكن الحوسبة المدفوعة بالضوء لا تزال في مرحلة مبكرة، حيث يكافح الباحثون للسيطرة على تدفقات الضوء الدقيقة التي تمر عبر الشريحة.

المواد المصممة بعناية هي ما نحتاجه لإعادة توجيه هذه الإشارات الضوئية الدقيقة دون إضعاف قوتها. الحفاظ على قوة هذه الإشارات يتطلب مادة متخصصة وخفيفة الوزن داخل العتاد تمنع الضوء المتناثر من الدخول من أي اتجاه.

مكون أساسي لتحقيق ذلك هو دمج مادة الفجوة النطاقية المتساوية الاتجاهات. هذه المادة تحجب الضوء أو الموجات الأخرى من الانتشار في جميع الاتجاهات، طالما أن الترددات ضمن نطاق فجوتها. يمكن أن تكون هذه المادة غير مرتبة ولكنها فائقة التجانس، مما يعني أنها تفتقر إلى ترتيب انتقالي طويل المدى لكنها تمتلك نوعًا محددًا ومتحكمًا من العشوائية.

عند هندسة مواد الفجوة النطاقية المتساوية الاتجاهات، ركز الباحثون طويلاً على الكويسكريستالات.

هذه الهياكل التي تتبع قواعد رياضية لكنها لا تتكرر مثل البلورات التقليدية تم اكتشافها لأول مرة بواسطة العالم دان شختمان في أوائل الثمانينيات، وحصل على جائزة نوبل في الكيمياء عام 2011.

تم الاكتشاف أثناء البحث عن الألمنيوم والمنغنيز. عندما تم صهر المعدنين معًا وتبريده بسرعة لتكوين سبيكة، أظهر تماثلًا عشريًا تحت المجهر الإلكتروني، وهي خاصية لا تحدث في الهياكل البلورية مثل المعادن.

للكويسكريستالات خصائص هياكل بلورية مثل الألماس، مما يعني أنها منظمة في أنماط، وكذلك خصائص هياكل غير متبلورة مثل الزجاج، مما يعني أن هذه الأنماط لا تتكرر. تجعل خصائصها الفريدة الكويسكريستالات متينة وهشة في آن واحد.

في دراسة من جامعة ميتشيغان في وقت سابق من هذا العام، وجد الباحثون أن الكويسكريستالات مواد مستقرة أساسًا² رغم تشابهها مع المواد غير المرتبة.

“نحتاج إلى معرفة كيفية ترتيب الذرات في هياكل محددة إذا أردنا تصميم مواد بخصائص مرغوبة،” أشار شريك الدراسة، وينهاو سون، أستاذ مساعد مبكر في علوم وهندسة المواد. “لقد أجبرتنا الكويسكريستالات على إعادة التفكير في كيفية ولماذا يمكن أن تتشكل بعض المواد.”

لتقديم الإجابات على سبب وجود الكويسكريستالات أو كيفية تكوينها، كان على الباحثين أولاً فهم ما يجعلها مستقرة. لهذا، كان عليهم تحديد ما إذا كانت الكويسكريستالات مستقرة بسبب الإنثالبي أو الإنتروبيا، لذا أخذ الباحثون جزيئات نانوية أصغر من كتلة محاكاة أكبر من الكويسكريستال، ثم حسبوا الطاقة الكلية في كل جزيء نانو.

اكتشف الباحثون أن كلًا من الكويسكريستالات المستكشفة جيدًا، سبيكة من السكانديوم والزنك، وسبيكة من اليتربيوم والكادميوم، مستقران بفضل الإنثالبي.

للحساب، استخدم الفريق محاكاة ميكانيكية كمية للكويسكريستالات، ولحل عنق الزجاجة الحوسبي، جعلوا المعالجات المجاورة تتواصل بدلاً من كل معالج حاسوب يتواصل مع الآخر، مما جعل خوارزميتهم أسرع حتى 100 مرة.

“يمكننا الآن محاكاة الزجاج والمواد غير المتبلورة، والواجهات بين البلورات المختلفة، وكذلك عيوب البلورات التي يمكن أن تمكّن بتات الحوسبة الكمومية.”

– فيكram غافيني، أستاذ ميكانيكا المواد والهندسة في جامعة ميتشيغان

في بحث آخر، وجد العلماء في المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) العلماء وجدوا كويسكريستالات في سبيكة ألومنيوم-زركونيوم جديدة³، والتي تم تشكيلها تحت ظروف طباعة ثلاثية الأبعاد شديدة.

بينما يتيح إضافة الزركونيوم إلى مسحوق الألومنيوم طباعة سبائك ألومنيوم عالية القوة، أراد فريق NIST فهم ما يجعل هذا المعدن قويًا جدًا، بحيث يمكن استخدامه في مكونات حرجة مثل أجزاء الطائرات العسكرية.

ووجدوا أن الكويسكريستالات هي المسؤولة عن ذلك. تقسيم النمط المنتظم لبلورات الألومنيوم يعزز السبيكة. عندما يُنظر من الزاوية الصحيحة، وجد الفريق تماثلًا دورانيًا خماسيًا “نادرًا جدًا”، بالإضافة إلى تماثلات ثنائية وثلاثية، من زاويتين مختلفتين.

هذا، وفقًا للفيزيائي في NIST ومشارك في الدراسة، فان تشانغ، “سيفتح نهجًا جديدًا لتصميم السبائك. مع الأبحاث التي تُظهر أن الكويسكريستالات يمكن أن تجعل الألومنيوم أقوى. الآن قد يحاول الناس إنشاءها عمدًا في السبائك المستقبلية”، أضاف.

داخل ثورة Gyromorphs: مواد الفجوة النطاقية المتساوية الاتجاهات

للكويسكريستالات الكثير من الوعد. لديها القدرة على حجب الضوء تمامًا، ولكن فقط من اتجاهات محدودة. وعلى الرغم من أنها يمكن أن تخفّف الضوء من جميع الاتجاهات، إلا أنها لا تستطيع إيقافه بالكامل.

لتجاوز هذه القيد، يبحث العلماء عن بدائل يمكنها حجب الضوء المسبب لتدهور الإشارة بشكل أكثر فعالية. أدى ذلك إلى تطوير gyromorphs، التي يمكن أن تساعد في بناء مواد تمنع الضوء المتناثر من الدخول من أي اتجاه بشكل أكثر فعالية. وفقًا للمؤلف الرئيسي للدراسة، ستيفانو مارتينياني، أستاذ مساعد في الفيزياء والكيمياء والرياضيات وعلوم الأعصاب:

“Gyromorphs ليست كأي بنية معروفة، حيث إن تركيبها الفريد ينتج مواد فجوة نطاقية متساوية الاتجاهات أفضل مما هو ممكن بالنهج الحالية.”

مع ذلك، العائق الرئيسي في هندسة هذه المواد، التي تعتمد خصائصها على هندستها، هو الترتيب المطلوب لتحقيق الخصائص الفيزيائية المطلوبة.

نُشرت في مجلة Physical Review Letters، باحثو جامعة نيويورك يوضحون استراتيجية جديدة⁴ لتعديل السلوك البصري.

طوّر الفريق خوارزمية يمكنها إنتاج هياكل وظيفية مع اضطراب مدمج. الشكل الجديد من “الاضطراب المرتبط” الذي كشفه الفريق يقع بين النقيضين: منظم تمامًا وعشوائي تمامًا.

“تخيل الأشجار في غابة – تنمو في مواقع عشوائية، لكنها ليست عشوائية تمامًا لأنها عادةً ما تكون على مسافة معينة من بعضها البعض. هذا النمط الجديد، gyromorphs، يجمع خصائص كنا نعتقد أنها غير متوافقة ويظهر وظيفة تتفوق على جميع البدائل المرتبة، بما في ذلك الكويسكريستالات.”

– مارتينياني

خلال بحثهم، لاحظ الفريق أن جميع مواد الفجوة النطاقية المتساوية الاتجاهات تظهر نفس التوقيع الهيكلي. لذا ركزوا على جعلها “بارزة قدر الإمكان”، مما أدى إلى إنشاء gyromorphs.

الفئة الجديدة من المواد، صرح المؤلف الرئيسي ماثياس كاسيوليس، زميل ما بعد الدكتوراه في قسم الفيزياء بجامعة نيويورك، “توحد ميزات تبدو غير متوافقة”، لأنها لا تملك بنية ثابتة ومتكررة كالبلورات، مما يمنحها اضطرابًا شبيهًا بالسوائل. وفي الوقت نفسه، عندما يُنظر إليها من مسافة، تشكل أنماطًا منتظمة.

“تعمل هذه الخصائص معًا لإنشاء فجوات نطاقية لا يمكن لموجات الضوء اختراقها من أي اتجاه.”

– كاسيوليس 

قدّم الفريق أيضًا “polygyromorphs” ذات تماثلات دورانية متعددة على مقاييس طولية مختلفة لتمكين تكوين فجوات نطاقية متعددة في بنية واحدة، مما يفتح الأبواب لتحقيق تحكم دقيق في الخصائص الضوئية.
اسحب للتمرير →

الذكاء الاصطناعي والمواد الكمومية الجيل التالي في الاكتشاف

مع استمرار الباحثين في التعمق في المواد الجيل التالي، تظهر فئات جديدة تمامًا من المواد.

أبلغ فريق بحث بقيادة مختبر الطاقة بجامعة بيركلي عن اكتشاف أبلغ عن الاكتشاف لـ “berkelocene”، جزيء عضوي معدني يحتوي على العنصر الكيميائي الصناعي الثقيل المشع بيركيليوم.

تتكون الجزيئات من أيون معدني محاط بإطار كربوني، وعلى الرغم من أنها شائعة نسبيًا للعناصر الفعالية الأولى، إلا أنها نادرة للعنصر الأخير.

“هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها الحصول على دليل على تكوين رابطة كيميائية بين البيركيليوم والكربون. يوفر الاكتشاف فهماً جديدًا لكيفية تصرف البيركيليوم والعناصر الفعالية الأخرى مقارنةً بنظرائهم في الجدول الدوري،” قال المشارك في الدراسة ستيفان ميناسيان، عالم في قسم العلوم الكيميائية بمختبر بيركلي، الذي يعمل على تحضير مركبات عضوية معدنية للعناصر الفعالية لأنه يسمح لهم بملاحظة الهياكل الإلكترونية المميزة للعناصر الفعالية.

العناصر الفعالية هي سلسلة من 15 عنصرًا معدنيًا مشعًا في الجدول الدوري، تقع في مجموعة f. اليورانيوم والبلوتونيوم أمثلة على العناصر الفعالية. تُعرف بخصائصها المشعة وتُستخدم في المفاعلات النووية وغيرها من التقنيات.

العام الماضي، أدت شراكة بين باحثين من جامعة أوبسالا في السويد وجامعة كولومبيا في الولايات المتحدة إلى اكتشاف مادة كمومية ثنائية الأبعاد تسمى CeSiI، ذات بنية بلورية من السيريوم، السيليكون، واليود. تشبه بنية بلورها ترتيبًا ثنائي الأبعاد من طبقات رقيقة متميزة.

إلكترونات CeSiI تتصرف كفيرميونات ثقيلة، بكتلة فعالة تصل إلى 100 مرة أكبر من المواد العادية. هذه الكتلة الفعالة غير متجانسة؛ لذا تعتمد على اتجاه حركة الإلكترونات في الطبقات الذرية.

“مع هذا الاكتشاف، لدينا الآن منصة مادة محسنة بشكل كبير لدراسة هياكل الإلكترونات المرتبطة. المواد ثنائية الأبعاد تشبه مجموعة بناء بقطع LEGO. شركاؤنا يعملون بالفعل على إضافة طبقات من مواد ثنائية الأبعاد أخرى لإنشاء مادة جديدة بخصائص كمومية مخصصة.”

– تشين شين أونغ من قسم الفيزياء والفلك بجامعة أوبسالا

في علم المواد، هناك عدد لا يحصى من الإمكانات، واختيار المادة المناسبة هو عائق رئيسي لتحقيق اكتشافات جديدة. بينما تساعد التنبؤات المستندة إلى النظرية والتحقق التجريبي في اختيار المواد، لا يزال الأمر متشتتًا.

هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي في معلوماتية المواد، حيث يدمج رؤى على المستوى الكمومي مع مجموعات بيانات ضخمة لتصفية، نمذجة، وتحسين مواد جديدة بسرعة لا يمكن تحقيقها عبر التجربة والخطأ التقليدية.

بناء فريق من الباحثين في جامعة توهوكو أنشأ خريطة مواد مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوحيد جميع البيانات التجريبية مع بيانات حسابية أولية تمثيلية، بهدف مساعدة الباحثين في العثور على المادة المناسبة للموقف المحدد.

الخريطة هي رسم بياني كبير بمحاور للتشابه الهيكلي والأداء الحراري (zT)، حيث يمثل كل نقطة بيانات مادة. تظهر المواد المتشابهة بالقرب من بعضها. بما أن هذه المواد عادةً ما تُصنع وتُقَيَّم باستخدام طرق وأجهزة مماثلة، تتيح الخريطة للخبراء التجريبيين اكتشاف نظائر المواد عالية الأداء بسرعة وإعادة توجيه بروتوكولات التكوين الحالية كخطوات تالية.

بهذه الطريقة، يمكن للأداة المساعدة في تقليل تكاليف التطوير وتسريع الابتكار ونشره في العالم الحقيقي. في المستقبل، يخطط الفريق لتوسيع إطار عملهم ليشمل موادًا طوبولوجية ومغناطيسية وإضافة أوصاف إضافية لإنشاء منصة شاملة لتصميم المواد بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

“من خلال توفير نظرة شاملة وبديهية على العديد من المرشحين، تساعد الخريطة الباحثين على اختيار الأهداف الواعدة بنظرة سريعة؛ وبالتالي، من المتوقع أن تقصر بشكل كبير جداول زمنية لتطوير مواد وظيفية جديدة.”

– الأستاذ المشارك يوسوكي هاشيموتو

في الوقت نفسه، طوّر فريق من جامعة غوتنبرغ نموذجًا للذكاء الاصطناعي لتحديد القوة والمتانة بفعالية للمواد المركبة المنسوجة.
تحديد القوة والمتانة بفعالية⁸

إجراء اختبارات فيزيائية ومحاكاة حاسوبية مفصلة لتصميم مواد مركبة عالية الجودة، هو “صعب بشكل خاص عندما تكون المادة المركبة نسيجًا من ألياف منسوجة، حيث تُلف الألياف حول بعضها وتتصرف بشكل مختلف حسب القوى التي تُطبق على المادة”، أشار إيهسان غان، طالب دكتوراه في قسم الفيزياء بجامعة غوتنبرغ.

بينما يمكن للكمبيوترات بالفعل محاكاة هياكل دقيقة واقعية استنادًا إلى تفاعلات المادة وتأثيراتها، لا تزال المواد المركبة المنسوجة تتطلب موارد حوسبة كبيرة. تقدم الشبكات العصبية بديلاً، لكنها تحتاج إلى كميات هائلة من بيانات التدريب وتكافح في التعميم، لذا طور الفريق نموذجًا عامًّا للذكاء الاصطناعي لا يتطلب الكثير من البيانات.

تم تدريب النموذج على محاكاة واختبار سابقة للمواد المكوّنة للمركب، مما يتيح له توقع متانة المركب الجديد.

بينما درست دراسة غوتنبرغ طرق دمج قوانين المادة في نموذج الذكاء الاصطناعي، جمع فريق من باحثي KAIST بين القوانين الفيزيائية ونموذج الذكاء الاصطناعي للسماح بالاستكشاف السريع للمواد الجديدة حتى عندما تكون البيانات صاخبة أو محدودة.

تحديد الخصائص هو أحد الخطوات الرئيسية في تطوير مواد جديدة، لكنه يتطلب كميات هائلة من البيانات التجريبية ومعدات مكلفة، مما يحد من كفاءة البحث. تغلب فريق KAIST على هذه الحاجة بدمج القوانين التي تحكم تشوه وتفاعل المواد والطاقة.

أبلغ الباحثون عن تقنية شبكة عصبية موجهة بالفيزياء (PINN)⁹ لاكتشاف خصائص المادة وسلوك التشوه باستخدام كمية قليلة من البيانات من تجربة واحدة. ثم قدموا نموذجًا للذكاء الاصطناعي، المشغل العصبي الموجه بالفيزياء (PINO)، الذي يفهم قوانين الفيزياء ويمكنه التعميم على مواد غير مرئية.

قامت باحثات MIT بتوسيع ذلك أكثر من خلال تطوير طريقة تدمج معلومات من مصادر متعددة¹⁰: الأدبيات، التركيب الكيميائي، صور الميكروهيكل، وأكثر.

إنه جزء من منصة Copilot للعلماء التجريبيين في العالم الحقيقي (CRESt). طريقتهم تستخدم معدات روبوتية لتمكين اختبار عالي الإنتاجية للمواد، ثم تغذي النتائج مرة أخرى إلى نماذج متعددة الوسائط الكبيرة لتحسين وصفاتها.

استخدم الباحثون هذا “المساعد، وليس بديلاً، للباحثين البشر” لاستكشاف أكثر من 900 تركيبة وإجراء 3500 اختبار كيميائي، مما أدى إلى اكتشاف مادة محفز قدمت أعلى كثافة طاقة مسجلة في خلية وقود لتوليد الكهرباء.

الاستثمار في تقدم علم المواد

في عالم علم المواد، تُعرف شركة ATI Inc. (ATI ) بموادها المتخصصة المتقدمة ومكوّناتها المعقدة. تنتج الشركة موادًا عالية الأداء لأسواق الطيران والدفاع والطب والإلكترونيات والطاقة.

منتجات ATI مصنوعة من سبائك نيكيل وسوبرالويز، سبائك التيتانيوم والسبائك القائمة على التيتانيوم، وسبائك متخصصة. تعمل عبر قطاعين:

• المواد والمكوّنات عالية الأداء (HPMC)
• سبائك متقدمة وحلول (AA&S)

برأس مال سوقي قدره 13.5 مليار دولار، تُتداول أسهم ATI عند 99.37 دولار، بارتفاع 80.5% هذا العام. لديها ربحية السهم (TTM) قدرها 3.10 ونسبة السعر إلى الأرباح (TTM) 32.09. تدفع الشركة عائد توزيعات بنسبة 0.32%.