कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने फिर वैज्ञानिक सोच की मदद कर दी

पानी के बड़े रहस्यों में से एक को सुलझाया

• अति शीतल जल हिमांक से नीचे रहता है

• इसकी आणविक संरचना पर यह शोध हुआ

• ए आई ने शोधकर्ताओँ को रास्ता दिखाया

राष्ट्रीय खबर

रांचीः पृथ्वी की सतह का अधिकांश हिस्सा पानी से ढका हुआ है, फिर भी इसका व्यवहार इसे लगभग हर दूसरे तरल पदार्थ से अलग बनाता है। इसकी सबसे असामान्य विशेषताओं में से एक यह है कि जमने पर यह सिकुड़ने के बजाय फैलता है। वैज्ञानिक लंबे समय से इन अजीब व्यवहारों को तापमान और दबाव में बदलाव के साथ पानी की सूक्ष्म संरचना में होने वाले परिवर्तनों से जोड़ते रहे हैं, लेकिन उनके पास उन संरचनात्मक परिवर्तनों का वर्णन करने और उनकी तुलना करने का कोई सुसंगत तरीका नहीं था। इसमें सुपरकूल्ड पानी पहचानना था, जो शून्य डिग्री के नीचे के तापमान में भी बर्फ नहीं बनता और पानी ही बना रहता है। यह सामान्य विज्ञान के लिए एक बड़ी चुनौती थी।

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अब, ओसाका विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने उस चुनौती से निपटने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सहारा लिया है। शोधकर्ताओं ने पानी के अणुओं की स्थानीय व्यवस्था का वर्णन करने के लिए कई अलग-अलग तरीकों का प्रस्ताव दिया है, जिसमें टेट्राहेड्रल बॉन्ड ऑर्डर और स्थानीय घनत्व जैसे माप शामिल हैं। चूंकि ये संरचनात्मक विवरणकर्ता स्वतंत्र रूप से विकसित किए गए थे, इसलिए वे विभिन्न पैमानों, आयामों और सूचनाओं के प्रकारों का उपयोग करते हैं। इस वजह से उनकी सीधे तुलना करना और यह निर्धारित करना कठिन हो गया है कि कौन से सबसे अधिक उपयोगी हैं।

सह-लेखक कांग किम बताते हैं, पिछले अध्ययनों से पता चला है कि संरचनात्मक डेटा को वर्गीकृत करने और समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना प्रभावी है। हम विशेष रूप से इस अध्ययन में एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल को शामिल करना चाहते थे ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि विवरणकर्ता प्रमुख संरचनात्मक जानकारी को कैप्चर करने में कितने सटीक थे, ठीक उसी तरह जैसे मानव संज्ञान काम करता है।

ए आई को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने न्यूरल नेटवर्क को सुपरकूल्ड पानी के आणविक गतिशीलता सिमुलेशन से उत्पन्न संरचनात्मक डेटा दिया। बार-बार के ट्रायल एंड एरर के माध्यम से, सिस्टम ने आणविक संरचनाओं में सार्थक पैटर्न को पहचानना सीखा।

वरिष्ठ लेखक नोबुयुकी मातुबायासी बताते हैं, नेटवर्क ने सीखे गए ज्ञान का उपयोग यह तुलना करने के लिए किया कि कैसे 16 विवरणकर्ताओं ने अलग-अलग तापमानों पर एलडीएल और एचडीएल संरचनाओं के बीच अंतर किया। इस तरह, हमने सबसे कुशल विवरणकर्ताओं का निर्धारण किया। शोधकर्ताओं का कहना है कि उनका यह ढांचा वैज्ञानिकों की इस समझ को बेहतर बना सकता है कि सूक्ष्म संरचनात्मक परिवर्तन पानी के थर्मोडायनामिक व्यवहार से कैसे जुड़े हैं। ये निष्कर्ष पानी के असामान्य गुणों की उत्पत्ति को समझाने में भी मदद कर सकते हैं, साथ ही इसकी जटिल आणविक संरचना का अध्ययन करने के लिए और भी बेहतर उपकरण विकसित करने का मार्गदर्शन कर सकते हैं।

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