Discovered Materials تعرض مليون دولار لحل الذكاء الاصطناعي ألغاز المواد

خمس مسائل مفتوحة

لا يملك علم المواد ما يعادل مسائل جائزة الألفية، لذلك استعانت الشركة بمجموعة استشارية من أكاديميين في جامعات عالمية مرموقة لتحديد خمس مسائل:

• نظرية تفسّر الموصلية الفائقة في الكوبرات، أي انعدام المقاومة الكهربائية في بعض المواد عند درجات حرارة منخفضة جدًا.
• طريقة عددية للتنبؤ ببنية الواجهات بين السيليكون وثاني أكسيد السيليكون، وهي توليفة موجودة في معظم أشباه الموصلات.
• طريقة عددية تربط بنية الحبيبات بالخصائص الحرارية لتصميم مواد أفضل في تبديد الحرارة.
• نظرية تتنبأ بسبب تغيّر سلوك المواد عند تسليط الضوء عليها، خصوصًا فيما يتعلق بالموصلية الفائقة.
• طريقة عددية لتحسين نظرية دالة الكثافة، وهي تقنية أساسية لنمذجة بنية الذرات والجزيئات.

وقال فيليبي جورنادا، أستاذ في ستانفورد شارك في صياغة التحديات، إن تفسير هذه الظواهر سيعمّق فهم الفيزياء وسيؤثر مباشرة في طريقة بناء الإلكترونيات وتخزين الطاقة وتصنيع مواد المستقبل.

معيار لقياس تقدم النماذج

قبل الإعلان، شغّلت الشركة نماذج من مختبرات رائدة على هذه المسائل، ومنحت وكلاء الذكاء الاصطناعي وصولًا إلى الإنترنت وموارد أخرى للعمل باستقلالية لأيام. لكن النماذج لم تحقق تقدمًا يُذكر في أي مسألة. ومع ذلك، يسهل تخيّل أن تحاول OpenAI أو Anthropic ذلك بقدرة حوسبة أكبر أو بنموذج أحدث.

يؤكد سريدهار أن هوية من يجد الحل لا تهم، سواء كانت الشركة أو أستاذًا جامعيًا أو مختبرًا رائدًا. فالهدف أن تكون المسائل نقاط مرجعية، وأن تكشف متابعة الجهود ما إذا كانت النماذج «تتسلق» في هذا المجال.

يتركز عمل Discovered Materials على مواد جديدة لأشباه الموصلات، وتتعاون مع كبرى شركات الرقائق وتموّل أبحاثًا خاصة بها. وكان سريدهار قد أعرب، عند إعلان جولة التمويل الأولية في أغسطس، عن أمله في إنتاج مادة مفيدة خلال عام. أما اليوم فيقول إن الجداول الزمنية تسارعت، وإنه أكثر ثقة بإيجاد مواد مفيدة صناعيًا في أقل من عام.