कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ को अधिकतम करने के लिए मानकों की स्थापना

सामग्री विज्ञान कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के उदय के साथ तेज़ी से बदल रहा है। ये उपकरण नई सामग्रियों की खोज, डिजाइन और अनुकूलन के तरीके को बदल रहे हैं ताकि स्वच्छ ऊर्जा और सतत निर्माण, उन्नत इलेक्ट्रॉनिक्स, और बायोमेडिसिन में बड़े चुनौतियों का समाधान किया जा सके।

हालाँकि, सामग्री अनुसंधान में AI का अधिकतम लाभ उठाने के लिए केवल शानदार एल्गोरिदम और बड़े डेटा से अधिक की आवश्यकता है। इसे एक मजबूत, मानकीकृत बुनियादी ढाँचा चाहिए जो विभिन्न स्रोतों और डोमेनों में सामग्री डेटा तक पहुँच, साझा करने और एकीकृत करने को संभव बनाता हो। मानकों के बिना, शोधकर्ता सटीक, सामान्यीकृत मॉडल बनाने और अपने परिणामों को वास्तविक दुनिया में लाने में बड़ी बाधाओं का सामना करते हैं।

यहाँ, हम AI‑संचालित सामग्री खोज के लिए डेटा मानकों के महत्व को देखेंगे, विशेष रूप से नए सामग्री डिजाइन के लिए ओपन डेटाबेस इंटीग्रेशन (OPTIMADE) पहल पर ध्यान केंद्रित करेंगे। हम सामग्री डेटा विनिमय की चुनौतियों, OPTIMADE API की विशेषताओं और लाभों, तथा इस मानक के द्वारा सामग्री अनुसंधान में पहले से ही हो रहे बदलावों के वास्तविक उदाहरणों को कवर करेंगे। अंत में, हम OPTIMADE के भविष्य और यह नई सामग्रियों में नवाचार के लिए क्या अर्थ रख सकता है, पर नज़र डालेंगे।

सामग्री डेटा विनिमय की चुनौतियाँ

डेटा मानकों के महत्व को समझने के लिए, आपको उन चुनौतियों को समझना होगा जिनका सामना शोधकर्ता विभिन्न स्रोतों से डेटा तक पहुँचने और उसे एकीकृत करने में करते हैं।

सामग्री डेटा विभिन्न डेटाबेस में बिखरा हुआ है, जिनमें से प्रत्येक का अपना डेटा स्कीमा, API, और एक्सेस प्रोटोकॉल है। इस इंटरऑपरेबिलिटी की कमी उन शोधकर्ताओं के लिए बड़ी बाधा है जो मशीन‑लर्निंग मॉडल बनाना या बड़े पैमाने पर डेटा माइनिंग करना चाहते हैं।

उदाहरण के तौर पर, एक सामग्री वैज्ञानिक जो नई बैटरी सामग्री की खोज करना चाहता है। भविष्यवाणी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उसे ज्ञात बैटरी यौगिकों, उनके क्रिस्टल संरचनाओं, इलेक्ट्रोकेमिकल गुणों, और संश्लेषण स्थितियों पर डेटा एकत्र करना होगा।

हालाँकि, यह डेटा संभवतः कई डेटाबेस में बिखरा हुआ होगा, प्रत्येक अपने तरीके से जानकारी को प्रस्तुत और सर्व करता है।

संबंधित डेटा प्राप्त करने के लिए शोधकर्ता को करना पड़ेगा:

• प्रत्येक डेटाबेस की API को क्वेरी करने के लिए कस्टम कोड लिखना
• उनके विशिष्ट स्कीमा को समझना
• परिणामों को साफ़ करके एक सुसंगत फॉर्मेट में मिलाना।

यह समय‑साध्य, त्रुटिप्रवण, और शोधकर्ता के मुख्य डोमेन के बाहर तकनीकी विशेषज्ञता की मांग करता है।

डॉ. जूलिया लिंग, लॉरेंस बर्कले नेशनल लैबोरेटरी में सामग्री इन्फॉर्मेटिक्स वैज्ञानिक, ने इसे स्वयं अनुभव किया है। वह कहती हैं:

“मेरे काम में, मुझे अक्सर कई डेटाबेस से डेटा को एकीकृत करके अपने मशीन लर्निंग मॉडलों के लिए व्यापक प्रशिक्षण सेट बनाने की आवश्यकता होती है। लेकिन इन डेटाबेस में मानकीकरण की कमी एक बड़ी समस्या है। मैं मॉडल प्रशिक्षण शुरू करने से पहले डेटा प्रोसेसिंग स्क्रिप्ट लिखने में हफ्तों बिता सकता हूँ।”

समस्या और भी बढ़ जाती है क्योंकि कई सामग्री डेटाबेस व्यक्तिगत शोध समूहों या संस्थानों में बंद होते हैं, इसलिए बाहरी शोधकर्ता न केवल डेटा खोज सकते हैं बल्कि उसे एक्सेस भी नहीं कर पाते। इस दृश्यता और पहुँच की कमी विज्ञान को पीछे रख रही है और अनावश्यक दोहराव का कारण बन रही है।

डॉ. ब्राइस मेरिडेग, Citrine Informatics के सह‑संस्थापक और मुख्य विज्ञान अधिकारी, कहते हैं:

“वर्तमान में सामग्री डेटा की स्थिति एक गड़बड़ है। यह बिखरा हुआ, विषम और अक्सर खराब दस्तावेज़ीकृत है। यह डेटा को प्रभावी ढंग से उपयोग करना, विशेषकर मशीन लर्निंग के लिए, असंभव बना देता है।”

समुदाय मानकों की आवश्यकता

इन चुनौतियों को पार करने और सामग्री अनुसंधान में AI का अधिकतम लाभ उठाने के लिए समुदाय को डेटा विनिमय के लिए एक सामान्य मानकों और प्रोटोकॉल सेट की आवश्यकता है। ये मानक शोधकर्ताओं को विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक सुसंगत, मशीन‑पठनीय फॉर्मेट में एक्सेस और एकीकृत करने की अनुमति देंगे, बिना प्रत्येक व्यक्तिगत डेटाबेस की जटिलताओं को नेविगेट किए।

इन मानकों को समुदाय द्वारा एक खुले और सहयोगी तरीके से विकसित और अपनाया जाना चाहिए। इन्हें किसी एकल संस्थान या डेटाबेस प्रदाता द्वारा शीर्ष‑से‑नीचे थोपे नहीं जा सकता। इन्हें शैक्षणिक, औद्योगिक, और सरकारी क्षेत्रों के विभिन्न हितधारकों के इनपुट के साथ सहमति और पुनरावृत्ति की प्रक्रिया से उभरना चाहिए।

लाभ स्पष्ट हैं। डेटा विनिमय के लिए एक सामान्य भाषा और ढाँचा प्रदान करके, ये बाधाएँ कम हो जाती हैं और शोधकर्ता विज्ञान पर अधिक समय और डेटा प्रबंधन पर कम समय बिता सकते हैं। इसके अलावा, यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म, स्वचालित खोज पाइपलाइन, और ज्ञान‑भंडार जैसी पारस्परिक उपकरणों और सेवाओं का एक समृद्ध इकोसिस्टम सक्षम करता है।

डॉ. क्रिस्टिन पर्सन, लॉरेंस बर्कले नेशनल लैबोरेटरी में मैटेरियल्स प्रोजेक्ट की निदेशक, कहती हैं कि समुदाय मानक AI के अधिकतम उपयोग के लिए कुंजी हैं। वह जोड़ती हैं:

“डेटा विनिमय के लिए सामान्य सिद्धांतों और प्रोटोकॉल के एक सेट पर सहमत होकर, हम सहयोग और नवाचार के एक नए स्तर को खोल सकते हैं। यह केवल डेटा को अधिक सुलभ बनाने के बारे में नहीं है, बल्कि ऐसी नई विज्ञान को सक्षम करने के बारे में है जो पहले असंभव थी।”

OPTIMADE का उदय

सामग्री डेटा विनिमय में समुदाय मानकों की आवश्यकता को देखते हुए, प्रमुख सामग्री डेटाबेस और सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं का एक समूह 2016 में Open Databases Integration for Materials Design (OPTIMADE) पहल शुरू करने के लिए एकत्र हुआ।

OPTIMADE का लक्ष्य एक सामान्य API विनिर्देश विकसित करना है जो सामग्री डेटाबेस से डेटा को क्वेरी और पुनः प्राप्त करने के लिए एक मानकीकृत, मशीन‑पठनीय फॉर्मेट प्रदान करता है। कई डेटाबेस के लिए एकल इंटरफ़ेस प्रदान करके, OPTIMADE शोधकर्ताओं को डेटाबेस या सॉफ़्टवेयर की परवाह किए बिना अपने कार्य‑प्रवाह में सामग्री डेटा को आसानी से एक्सेस और एकीकृत करने में मदद करेगा।

OPTIMADE विनिर्देश RESTful वेब डिज़ाइन पर आधारित है, जो मानक HTTP प्रोटोकॉल और JSON डेटा फॉर्मेट का उपयोग करके डेटाबेस और क्लाइंट एप्लिकेशन के बीच संचार को सक्षम करता है। यह सामान्य एंडपॉइंट्स और क्वेरी पैरामीटरों का एक सेट परिभाषित करता है जिसे डेटाबेस मानकीकृत, स्व‑वर्णनात्मक तरीके से डेटा उजागर करने के लिए लागू कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक क्लाइंट एप्लिकेशन एक सरल HTTP GET अनुरोध को OPTIMADE‑अनुपालन डेटाबेस को मानकीकृत फॉर्मेट में क्वेरी पैरामीटरों के साथ भेज सकता है ताकि आयरन और ऑक्सीजन वाले सामग्री की खोज की जा सके।

डेटाबेस सर्वर तब इसे अपने अपने क्वेरी भाषा में अनुवादित करता है, खोज चलाता है, और परिणाम JSON में लौटाता है। क्लाइंट एप्लिकेशन फिर उन परिणामों को मानक टूल्स और लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके पार्स और प्रोसेस कर सकता है, बिना अंतर्निहित डेटाबेस स्कीमा या कार्यान्वयन विवरणों को जाने।

क्रिया में OPTIMADE

2019 से, OPTIMADE को कई सामग्री डेटाबेस और सॉफ़्टवेयर टूल्स द्वारा अपनाया गया है।

एक उदाहरण है मैटेरियल्स प्रोजेक्ट, जो लॉरेंस बर्कले नेशनल लैबोरेटरी द्वारा होस्ट किया गया एक लोकप्रिय डेटाबेस है। 2020 में, मैटेरियल्स प्रोजेक्ट टीम ने एक OPTIMADE API लागू की ताकि उपयोगकर्ता मानक क्वेरी पैरामीटर और प्रतिक्रिया फॉर्मेट का उपयोग करके इसके विशाल डेटासेट तक पहुँच सकें।

डॉ. श्याम द्वाराकनाथ, प्रमुख डेटाबेस आर्किटेक्ट के अनुसार:

“मैटेरियल्स प्रोजेक्ट की OPTIMADE API हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए एक गेम‑चेंजर रही है। इसने उपकरणों और इंटीग्रेशन के एक पूरे नए इकोसिस्टम को सक्षम किया है, जिससे जुपिटर नोटबुक, वेब एप्लिकेशन से लेकर हाई‑थ्रूपुट स्क्रीनिंग पाइपलाइन तक हमारे डेटा तक पहुंचना और उसका विश्लेषण करना पहले से कहीं अधिक आसान हो गया है।”

NOMAD Archive, जो हाई‑थ्रूपुट सामग्री सिमुलेशन से कच्चा डेटा संग्रहित करता है, भी OPTIMADE का शुरुआती अपनाने वाला है। अपने डेटा को OPTIMADE API के माध्यम से उजागर करके, NOMAD ने शोधकर्ताओं को बड़े पैमाने पर डेटा माइनिंग करने और विशाल गणितीय गुणों के डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाया है।

डॉ. लुका घिरिंगहेली, फ्रिट्ज़ हैबर संस्थान के समूह प्रमुख और सामग्री विज्ञान में AI के उत्साही, के अनुसार:

“हम डेटा‑चालित सामग्री अनुसंधान में वास्तविक रुचि की लहर देख रहे हैं, और OPTIMADE इसमें एक प्रमुख भूमिका निभा रहा है। कई डेटाबेस के लिए एकल इंटरफ़ेस प्रदान करके, यह डेटा पहुंच और एकीकरण की बाधाओं को कम कर रहा है और इस क्षेत्र को लोकतांत्रिक बनाने में मदद कर रहा है।”

वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग

OPTIMADE का प्रभाव पहले ही कई सामग्री अनुसंधान क्षेत्रों में देखा जा रहा है, बैटरियों और नवीकरणीय ऊर्जा से लेकर एयरोस्पेस और बायोमेडिकल इंजीनियरिंग तक। यहाँ कुछ उदाहरण हैं कि यह कैसे हो रहा है:

#1. उच्च‑प्रदर्शन थर्मोइलेक्ट्रिक की खोज: नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने कई गणितीय डेटाबेस, जिसमें मैटेरियल्स प्रोजेक्ट और OQMD शामिल हैं, से डेटा को संयोजित करने के लिए OPTIMADE का उपयोग किया, और नई सामग्रियों के थर्मोइलेक्ट्रिक गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए एक मशीन‑लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किया। इस डेटासेट का उपयोग करके, उन्होंने कई नए यौगिक पाए जिनमें संभावित रिकॉर्ड‑ब्रेकिंग प्रदर्शन है, जिन्हें अब संश्लेषित और परीक्षण किया जा रहा है।

#2. 2D सामग्रियों की हाई‑थ्रूपुट स्क्रीनिंग: डेनमार्क के टेक्निकल यूनिवर्सिटी ने OPTIMADE का उपयोग करके कंप्यूटेशनल 2D मैटेरियल्स डेटाबेस (C2DB) से 50,000 से अधिक गणितीय 2D सामग्रियों को स्क्रीन किया। OPTIMADE फ़िल्टर का उपयोग करके डेटाबेस को क्वेरी करने से, वे जल्दी से उन सामग्रियों को खोज सके जिनमें उच्च कैरियर मोबिलिटी या कम बैंड गैप जैसी विशिष्ट गुण हों, जो अगली पीढ़ी के इलेक्ट्रॉनिक्स और ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक्स के लिए उपयुक्त हैं।

#3. नई बैटरी सामग्रियों का तेज़ विकास: MIT और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने कई स्रोतों, जैसे मैटेरियल्स प्रोजेक्ट, OQMD, और अन्य, से डेटा को संयोजित करके बैटरी सामग्रियों के गुणों का एक केंद्रीकृत डेटाबेस बनाया। उन्होंने इस डेटासेट पर कई मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किए ताकि नई लिथियम‑आयन बैटरी रसायनों के प्रमुख प्रदर्शन मीट्रिक, जैसे क्षमता और साइक्लेबिलिटी, की भविष्यवाणी की जा सके। ये मॉडल अब इलेक्ट्रिक वाहनों और ग्रिड स्टोरेज के लिए अधिक सुरक्षित, लंबी‑आयु, और अधिक ऊर्जा‑घनत्व वाली बैटरियों के विकास के लिए प्रयोगात्मक प्रयासों को मार्गदर्शन कर रहे हैं।

#4. हाई‑एंट्रॉपी एलॉयज़ का डिजाइन: मैरीलैंड विश्वविद्यालय की टीम ने कई गणितीय और प्रयोगात्मक डेटाबेस, जिसमें मैटेरियल्स प्रोजेक्ट, OQMD, और हाई‑एंट्रॉपी एलॉयज़ डेटाबेस (THEAD) शामिल हैं, से डेटा को संयोजित करने के लिए OPTIMADE का उपयोग किया, और हाई‑एंट्रॉपी एलॉय गुणों का एक डेटासेट बनाया। उन्होंने इस डेटासेट का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किया जो नई हाई‑एंट्रॉपी एलॉय संरचनाओं की गठन ऊर्जा और फेज स्थिरता की भविष्यवाणी करता है। उन्होंने हजारों उम्मीदवारों को स्क्रीन किया और सबसे आशाजनक को प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया। यह कार्य एयरोस्पेस, रक्षा, और उससे आगे के लिए असाधारण शक्ति, कठोरता, और जंग प्रतिरोधी हाई‑एंट्रॉपी एलॉयज़ के विकास को तेज़ करने में मदद कर रहा है।

अब, देखते हैं कि कौन‑सी कंपनियों को इन मानकों की स्थापना से सबसे अधिक लाभ हो सकता है।

#1. Tesla (TSLA)

Tesla, Inc. (TSLA ) को OPTIMADE के मानकीकृत डेटा विनिमय से बहुत लाभ होगा, जिससे वह बेहतर बैटरी तकनीकों को विकसित करने और अपने निर्माण प्रक्रियाओं में सामग्रियों को अनुकूलित करने में सक्षम होगा। इससे Tesla उच्च ऊर्जा घनत्व, लंबी जीवन‑चक्र, और बेहतर सुरक्षा वाले बैटरियों का निर्माण कर सकेगा, साथ ही लागत कम करके स्थिरता बढ़ा सकेगा।

वित्तीय रूप से, 2023 में Tesla ने $96.8 बिलियन की आय दर्ज की, जो पिछले वर्ष से 19% की वृद्धि दर्शाती है, जिससे उनकी मजबूत वित्तीय वृद्धि और निरंतर नवाचार की संभावना स्पष्ट होती है।

#2. Intel Corporation (INTC)

एक और कंपनी जो OPTIMADE के मानकीकृत डेटा विनिमय से काफी लाभान्वित होगी, वह है Intel (INTC ) Corporation (INTC), जो प्रौद्योगिकी और अर्धचालक क्षेत्रों में अग्रणी है। AI और मानकीकृत सामग्री डेटा का उपयोग करके, Intel नई अर्धचालक सामग्रियों की खोज और डिजाइन कर सकता है, जिससे बेहतर प्रदर्शन, उच्च दक्षता, और नई कार्यात्मकताओं वाले चिप्स विकसित हो सकें।

यह Intel को अर्धचालक नवाचार के अग्रभाग में बनाए रखेगा। इसके अलावा, विभिन्न डेटाबेस में डेटा का एकीकरण Intel की अनुसंधान और विकास प्रक्रियाओं को सरल बनाएगा, जिससे नवाचार पर अधिक ध्यान और डेटा प्रबंधन पर कम समय खर्च होगा।

वित्तीय पक्ष में, Intel ने 2023 में $54.2 बिलियन की आय दर्ज की, जो उद्योग में कंपनी की महत्वपूर्ण भूमिका और निरंतर विकास एवं विस्तार की संभावनाओं को दर्शाता है।

OPTIMADE का भविष्य

जैसे ही OPTIMADE अधिक से अधिक अपनाया जा रहा है, सामग्री विज्ञान समुदाय डेटा एकीकरण और खोज के नए क्षेत्रों की खोज कर रहा है। एक विकास क्षेत्र है OPTIMADE को अन्य डेटा मानकों और ओंटोलॉजीज, जैसे यूरोपीय सामग्री मॉडलिंग ओंटोलॉजी (EMMO) और क्रिस्टैलोग्राफिक इन्फॉर्मेशन फ्रेमवर्क (CIF) के साथ एकीकृत करना।

इन विभिन्न मानकों और सेमांटिक्स को संरेखित करने से शोधकर्ता कई डेटा स्रोतों, लंबाइयों, समय‑स्केल, और सामग्री विज्ञान के विभिन्न डोमेनों में और अधिक शक्तिशाली और जटिल प्रश्न पूछ सकेंगे।

भविष्य के शोध का एक अन्य फोकस अधिक उन्नत और स्वचालित उपकरणों का विकास है जो सामग्री डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए उपयोगी हों। ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर जैसी गहरी सीखने की तकनीकों के उदय से इन मॉडलों में सामग्री डेटा को प्रतिनिधित्व और प्रोसेस करने के लिए मानकीकृत और स्केलेबल तरीकों की आवश्यकता बढ़ गई है।

OPTIMADE इस क्षेत्र में एक प्रमुख भूमिका निभाने के लिए अच्छी तरह से स्थित है, क्योंकि यह बड़े, विविध सामग्री गुणों और संरचनाओं के डेटासेट को एक्सेस और एकीकृत करने के लिए एक सामान्य इंटरफ़ेस प्रदान कर सकता है। जैसा कि डॉ. मैथियास शेफ़्लर, फ्रिट्ज़ हैबर संस्थान के निदेशक और कंप्यूटेशनल सामग्री विज्ञान के अग्रणी, कहते हैं:

“OPTIMADE केवल डेटा को अधिक सुलभ बनाने के बारे में नहीं है, यह सामग्री खोज और डिजाइन के नए प्रतिमानों को सक्षम करने के बारे में है। डेटा‑चालित और AI‑सक्षम सामग्री अनुसंधान के लिए एक आधार प्रदान करके, हम नवाचार और खोज के एक नए युग को लाने में मदद कर रहे हैं।”

आगे देखते हुए, डेटा साझा करने और सामग्री की खोज के लिए अधिक विकेंद्रीकृत और सहयोगी मॉडलों को सक्षम करने में भी रुचि है। उदाहरण के लिए, कुछ शोधकर्ता ब्लॉकचेन का उपयोग करके OPTIMADE डेटाबेस के सुरक्षित, वितरित नेटवर्क बनाने की खोज कर रहे हैं, जहाँ डेटा कई संस्थानों और डोमेनों में साझा और क्वेरी किया जा सके।

अन्य लोग फेडरेटेड लर्निंग की ओर देख रहे हैं, जिससे विकेंद्रीकृत डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किए जा सकें बिना डेटा को केंद्रीकृत या समरूप किए। इससे Matgenix और Data Science OÜ जैसी कंपनियों के शोधकर्ता संस्थागत सीमाओं के पार सहयोग और अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं, जबकि अपने अपने डेटा और बौद्धिक संपदा को नियंत्रित रख सकते हैं। ये दृष्टिकोण सामग्री खोज और नवाचार की गति को तेज़ कर सकते हैं।

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समापन विचार

सामग्री विज्ञान में AI और डेटा‑चालित तकनीकें नई सामग्रियों की खोज, डिजाइन, और तैनाती के तरीके को बदल रही हैं। लेकिन इन दृष्टिकोणों को पूरी तरह से साकार करने के लिए, हमें कई स्रोतों और डोमेनों में डेटा तक पहुँच और एकीकरण के लिए एक मजबूत, मानकीकृत बुनियादी ढाँचा चाहिए।

OPTIMADE API इस लक्ष्य को प्राप्त करने में एक प्रमुख सक्षमकर्ता है, क्योंकि यह सामग्री डेटा को मशीन‑पठनीय फॉर्मेट में क्वेरी और पुनः प्राप्त करने के लिए एक सामान्य भाषा और प्रोटोकॉल प्रदान करता है। डेटा पहुँच और एकीकरण की बाधाओं को कम करके, OPTIMADE सामग्री अनुसंधान को अधिक लोकतांत्रिक बना रहा है और नवाचार को तेज़ कर रहा है।

जैसे ही OPTIMADE अधिक से अधिक अपनाया जा रहा है और डेटा‑चालित सामग्री खोज के लिए नए उपकरण और तकनीकें उभर रही हैं, भविष्य में और भी अधिक विकास की उम्मीद है। नई बैटरी सामग्रियों और उच्च‑प्रदर्शन एलॉयज़ से लेकर अनुकूलित दवाओं और कार्यात्मक नैनो‑सामग्रियों तक, संभावनाएँ अनंत हैं।

लेकिन इसे साकार करने के लिए, हमें सामग्री विज्ञान समुदाय में निरंतर निवेश और सहयोग की आवश्यकता है, साथ ही खुले डेटा, खुले मानकों, और खुले विज्ञान की आवश्यकता है। केवल विभिन्न शैक्षणिक और संस्थागत सीमाओं के पार मिलकर काम करने से ही हम AI और डेटा‑चालित खोज की पूरी शक्ति को सामग्री विज्ञान में अनलॉक कर सकते हैं।

डॉ. गेरब्रैंड सिडर, यूसी बर्कले में सामग्री विज्ञान के प्रोफेसर और कंप्यूटेशनल सामग्री डिजाइन के अग्रणी, कहते हैं:

“भविष्य उज्ज्वल है, लेकिन हमें डेटा और सहयोग के बारे में सोचने का तरीका बदलना होगा। OPTIMADE जैसे खुले मानकों का उपयोग करके और ज्ञान साझा करने के लिए समुदाय के रूप में साथ काम करके, हम नवाचार को तेज़ कर सकते हैं और आज हम जिन सबसे बड़े समस्याओं का सामना कर रहे हैं, उनका समाधान कर सकते हैं।”

कुल मिलाकर, OPTIMADE जैसे मानकों को अपनाने से सामग्री विज्ञान में डेटा एकीकरण को सरल बनाया जाएगा, सहयोग को बढ़ावा मिलेगा, और कई उद्योगों में तेज़ नवाचार को प्रेरित किया जाएगा।

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