استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم هياكل الأفلام البصرية متعددة الطبقات في غضون ثوانٍ

الذكاء الاصطناعي لتصميم هياكل الأفلام البصرية متعددة الطبقات

قام الباحثون في جامعة ميشيغان بتطوير خوارزمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تسمى (OptoGPT) لتصميم هياكل أفلام بصرية متعددة الطبقات في غضون ثوانٍ، مما يمهد الطريق لإحراز تقدم كبير في الخلايا الشمسية والتلسكوبات والنوافذ الذكية والمزيد. نجح الفريق، بقيادة البروفيسور إل. جاي جو، في تسخير قوة التعلم الآلي لإنشاء نظام يمكنه العمل بشكل عكسي بدءًا من الخصائص البصرية المطلوبة وحتى البنية المادية التي يمكن أن توفرها. وهذا يعني أن الشركات المصنعة يمكنها الآن تصميم أجهزة أفضل بسرعة وكفاءة أكبر، مما يفتح الإمكانات الكاملة للبصريات. تم نشر الدراسة في (Opto-Electronic Advances)

محتويات المقال :

الخصائص والمواد البصرية

الخصائص والمواد البصرية هي العمود الفقري للتكنولوجيا الحديثة، من الهواتف الذكية إلى التلسكوبات. أدت القدرة على التعامل مع الضوء إلى ابتكارات لا تعد ولا تحصى، ولكن هل تساءلت يومًا كيف يتم ذلك؟ يكمن العلم وراء معالجة الضوء في العلاقة بين موجات الضوء والمواد.

تتمتع المواد بخصائص بصرية فريدة، مثل الانكسار والانعكاس والامتصاص، والتي تحدد كيفية تفاعلها مع الضوء. ومن خلال تكديس طبقات رقيقة من مواد مختلفة، تُعرف باسم هياكل الأفلام البصرية متعددة الطبقات (optical multilayer film structures)، يمكن للعلماء إنشاء استجابة مخصصة للضوء.

تخيل طبقة واحدة من المادة كنوتة موسيقية. وعند دمج هذه النوتات، فإنها تخلق لحنًا متناغمًا، أو في هذه الحالة، خاصية بصرية محددة. الجزء الرائع يكمن في تغير خصائص المواد عندما تقترب من سُمكها على المستوى النانوي، مما يجعل عملية التصميم مثيرة للاهتمام ومعقدة.

البحث عن الكفاءة

لقد كان السعي وراء التصميم البصري الأمثل مسعى طويل الأمد في المجتمع العلمي. لعقود من الزمن، سعى الباحثون جاهدين إلى إنشاء مواد وهياكل يمكنها التعامل مع الضوء بأقصى قدر من الكفاءة. وقد دفع هذا المسعى إلى الابتكار في مجالات مثل الطاقة الشمسية وعلم الفلك وعلوم المواد.

تاريخيًا، كان تصميم هياكل الأفلام البصرية متعددة الطبقات يتطلب تدريبًا وخبرة واسعة النطاق. حيث كان تحديد أفضل مزيج من المواد وسمك كل طبقة مهمة شاقة، وغالبًا ما كان يعتمد على التجربة والخطأ أو عمليات المحاكاة المملة. وكانت العملية تستغرق وقتًا طويلًا، حيث كانت النتائج في كثير من الأحيان محدودة بمعرفة الباحث وخبرته.

ومع ذلك، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، تمكن العلماء من الاستفادة من قوة التعلم الآلي لأتمتة عملية التصميم. من خلال الاستفادة من نفس البنية التي تمكن نماذج اللغة مثل (ChatGPT) من إنشاء نص يشبه الإنسان، يمكن للباحثين الآن تصميم الهياكل البصرية بسرعة ودقة غير مسبوقة. لقد فتح هذا الإنجاز الباب أمام عصر جديد من الابتكار، حيث تكون إمكانيات التصميم البصري لا حدود لها تقريبًا.

من (ChatGPT) إلى (OptoGPT)

يمثل تطوير (OptoGPT) علامة بارزة في الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبصريات. ومن خلال تسخير قوة بنية الكمبيوتر التي تدعم (ChatGPT)، أنشأ الباحثون في جامعة ميشيغان خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها تصميم هياكل أفلام بصرية متعددة الطبقات بسرعة ودقة غير مسبوقة.

من خلال الاستفادة من إطار التعلم الآلي المستخدم في نماذج اللغات الكبيرة، يمكن لـ (OptoGPT) الاستجابة لمهام التصميم البصري العامة في جميع المجالات، تمامًا مثل مدى استجابة نماذج اللغات الكبيرة لأي سؤال قائم على النص. وهذا له آثار بعيدة المدى على تصميم الخلايا الشمسية، والتلسكوبات، والنوافذ الذكية، وأكثر من ذلك.

تكمن أهمية (OptoGPT) في قدرته على أتمتة عملية تصميم الهياكل البصرية، مما يلغي الحاجة إلى التدريب والخبرة المكثفة. ومن خلال القيام بذلك، فإنه يفتح آفاقًا جديدة للابتكار والاستكشاف في مجال البصريات، مما يمكّن الباحثين والمهندسين من تصميم هياكل أفلام بصرية متعددة الطبقات لمجموعة واسعة من التطبيقات بسرعة ودقة غير مسبوقة.

التصميم الفوري لهياكل الأفلام متعددة الطبقات

باستخدام (OptoGPT)، تم تقليل عملية تصميم هياكل الأفلام البصرية متعددة الطبقات إلى 0.1 ثانية فقط. هذا الاكتشاف له آثار بعيدة المدى، مما يتيح الإنشاء السريع للهياكل التي يمكنها زيادة امتصاص الضوء في الخلايا الشمسية، وتحسين الانعكاس في التلسكوبات، وتنظيم الحرارة في النوافذ الذكية. ولكن ما الذي يجعل (OptoGPT) ثوريًا جدًا؟

ويكمن السر في قدرته على التعامل مع المواد والخصائص البصرية المرتبطة بها على أنها “كلمات” و”عبارات”. من خلال ربط هذه “الكلمات”، يمكن للنموذج التنبؤ بالتصميم المثالي لبنية فيلم بصري متعدد الطبقات، مما يؤدي إلى توليد “عبارة” تحقق الخاصية المطلوبة. يسمح هذا النهج لـ(OptoGPT) بإنتاج تصميمات بمتوسط ست طبقات أقل من النماذج السابقة، مما يجعلها أسهل في التصنيع.

ولكن ما مدى دقة هذه التصاميم؟ اختبر الباحثون أداء (OptoGPT) باستخدام مجموعة بيانات التحقق التي تحتوي على 1000 بنية تصميم معروفة بما في ذلك تركيبها المادي وسمكها وخصائصها البصرية، وكانت النتائج مذهلة. كان الفرق بين تصميمات (OptoGPT) ومجموعة التحقق من الصحة مجرد 2.58%، وهو أقل من أقرب الخصائص البصرية في مجموعة بيانات التدريب.

هذا المستوى من الدقة غير مسبوق، وكل ذلك بفضل قدرة (OptoGPT) على الاستجابة بشكل جيد لمهام التصميم البصري العامة في جميع أنحاء المجالات. سواء كنت تتطلع إلى تصميم طبقة عالية الكفاءة للتبريد الإشعاعي أو تحسين الانعكاس في التلسكوب، فإن (OptoGPT) ستلبي احتياجاتك.

تطبيقات (OptoGPT)

إن التطبيقات المحتملة لـ (OptoGPT) واسعة ومثيرة، حيث يمكنها تحسين حياتنا اليومية بطرق مهمة. فكر في الخلايا الشمسية التي يمكنها الاستفادة من الطاقة الشمسية بصورة أفضل، والتلسكوبات التي يمكنها مراقبة الكون بوضوح غير مسبوق، والنوافذ الذكية التي يمكنها تنظيم درجة حرارة المباني بسهولة. مع (OptoGPT)، لم تعد هذه السيناريوهات مجرد أحلام، بل أصبحت حقائق ملموسة يمكن تصميمها وإنشاؤها بسرعة ودقة غير مسبوقة.

خذ الخلايا الشمسية على سبيل المثال. ومن خلال تحسين تصميم هياكل الأفلام متعددة الطبقات، يمكن للباحثين إنشاء خلايا تمتص المزيد من الضوء وتحوله إلى طاقة. وهذا يمكن أن يؤدي إلى ألواح شمسية أكثر كفاءة، مما يقلل من اعتمادنا على الوقود الأحفوري ويخفف من تغير المناخ. وبالمثل، يمكن للتلسكوبات ذات الهياكل متعددة الطبقات المحسنة أن تحسن فهمنا للكون، مما يسمح لنا بالتعمق في الكون وكشف أسراره.

تعد النوافذ الذكية مجالًا آخر حيث يمكن لـ (OptoGPT) أن يكون له تأثير كبير. ومن خلال تصميم النوافذ القادرة على ضبط انعكاسها وشفافيتها استجابة للتغيرات في درجات الحرارة، يمكن أن تصبح المباني أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، مما يقلل الحاجة إلى تكييف الهواء والتدفئة. وهذا يمكن أن يؤدي إلى توفير التكاليف، وتقليل انبعاثات الكربون، ومستقبل أكثر استدامة.
هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من التطبيقات التي يمكن لـ (OptoGPT) توفيرها. وبفضل قدرتها على تصميم هياكل أفلام متعددة الطبقات في غضون ثوانٍ، تتمتع (OptoGPT) بالقدرة على إحداث ثورة في صناعات مثل تصنيع أشباه الموصلات، والاتصالات البصرية، وحتى التصوير الطبي الحيوي.