بمساعدة نموذج ذكاء اصطناعي، تمكّن فريق من العلماء من تطوير طريقة جديدة لتعزيز صلابة البلاستيك. الفريق، الذي يضم باحثين من معهد MIT وجامعة Duke، استخدم نموذجًا للتعلم الآلي لاكتشاف مادة مضافة قادرة على جعل البوليمر أكثر مقاومة للتمزق.
وقد نُشرت نتائج هذا الاكتشاف في مجلة ACS Central Science في الأول من أغسطس. ويستند الإنجاز إلى نتيجة علمية سابقة بدت في البداية غير منطقية، حيث أظهرت دراسة سابقة أن إدخال “روابط ضعيفة” في البنية الكيميائية للبوليمر يمكن أن يجعل المادة أكثر صلابة.
يعود السبب في ذلك إلى أن الشروخ التي تنتشر في المادة تكون مضطرة إلى كسر عدد كبير من هذه الروابط الضعيفة بدلًا من اختراق المادة بشكل مباشر، مما يؤدي إلى تبديد طاقة أكبر ويزيد من مقاومة التمزق.
لكن التحدي الأكبر الذي واجهه الباحثون كان اختيار الرابط الضعيف المثالي من بين آلاف الخيارات المحتملة. وللتغلب على هذه العقبة، لجأوا إلى نموذج تعلم آلي تم تدريبه على بيانات حسابية لنحو 400 مركب يحتوي على الحديد يُعرف باسم “الفروسين”.
تمكن النموذج من تحليل هذه البيانات والتنبؤ بخصائص آلاف المركبات المشابهة في وقت قياسي، واختيار الأنسب من بينها.
بعد ذلك، قام الباحثون بتصنيع بوليمر باستخدام أحد المركبات التي رشّحها الذكاء الاصطناعي، وكانت النتيجة مادة بلاستيكية أقوى بأربع مرات من البوليمرات التقليدية التي تُصنّع باستخدام عوامل الربط القياسية.
وتعليقًا على هذا الإنجاز، أوضح الباحث الرئيسي في الدراسة إيليا كيفليشفيلي: “عندما تجعل المواد أكثر صلابة، فإن ذلك يطيل من عمرها الافتراضي، ما يعني أنها ستُستخدم لفترة أطول، وبالتالي يمكن أن يسهم ذلك في تقليل إنتاج البلاستيك على المدى البعيد”.
