Table of Contents
رشد نیاز به مدل سازی پیش بینی در مهندسی نانومقیاس
فناوری نانو فراتر از کنجکاوی آزمایشگاهی به نیروی محرک پشت راه حل های مهندسی نسل بعدی حرکت کرده است.در مقیاس اتمی و مولکولی، مواد ویژگی های منحصر به فرد را نشان می دهند که می تواند برای کامپوزیت های قوی تر، مدل سازی های کارآمد تر، تحویل مواد مخدر هدفمند و فوق العاده ای از لحاظ الکترونیکی، با این حال، طراحی دستگاه های نانو قابل اعتماد و نانومواد نیاز به بیش از آزمایش های آزمایشی و کارآمد دارد تا مهندسان محاسباتی دقیق را پیش بینی کنند، به عنوان سیستم های کاربردی، به عنوان روش های کاربردی، به عنوان کاهش می دهد.
چه مدل سازی عملکردی در مقیاس نانو
مدلسازی عملکردی در نانوتکنولوژی به ایجاد نمایندگی محاسباتی از یک ماده یا دستگاه اشاره دارد که عملکردهای مورد نظر خود را جذب می کند - قدرت مکانیکی، هدایت الکتریکی، فعالیت کاتالیزوری، پاسخ نوری یا بی طرفی - و پیش بینی می کند که چگونه این توابع با تغییرات در ساختار، ترکیب، یا محیط زیست، بر خلاف مدل سازی مقیاس کلان معمولی، مدل سازی نانو باید برای اثرات کوانتومی، نسبت سطح به اندازه گیری های مکانیکی (شکل های عملکردی کوچک از رفتار الکترونی) و مقیاسی (D) محاسبه های عملکردی کوچک از روش های عملکردی کوچک (د.
هدف صرفاً توصیف یک نانو ماده نیست بلکه هدایت سنتز و ادغام آن به سیستم های عملکردی است.به عنوان مثال، یک مدل پیش بینی برای پلیمر نانو لوله ای که در تصفیه آب استفاده می شود می تواند نشان دهنده طول لوله مطلوب، جهت گیری و پراکندگی برای دستیابی به حداکثر قدرت بدون به طور مشابه، یک مدل برای یک غشای نانو- متخلخل که در تصفیه آب استفاده می شود، می تواند میزان شار و رفتار نامناسب را در مقایسه با این روش های تجربی و قابل توجه پیش بینی کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: تبدیل سرعت شبیه سازی
مدل های آموزشی در داده های تجربی و شبیه سازی
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مدل سازی نانو ضروری شده است. شبیه سازی های اولیه اولیه سنتی به طور محاسباتی گران هستند، اغلب محدود کردن اندازه و مقیاس زمان است که می تواند مورد مطالعه قرار گیرد. مدل های یادگیری ماشین، آموزش داده شده در مجموعه داده های بزرگ تولید شده از آزمایش ها و یا شبیه سازی های بالاتر، می تواند رفتار نانومواد را در کسری از این مدل های غربالگری سریع، شناسایی و سریع، و سریع مواد شناسایی واقعی، و تولید کننده.
به عنوان مثال، محققان در موسسه ملی استانداردها و فناوری (NIST) مدل های یادگیری ماشین را توسعه داده اند تا خواص مکانیکی چارچوب های آلی فلزی (MOFs) را با دقت بالا، سرعت کشف مواد برای ذخیره سازی گاز و جدایی، دیگر تیم ها از شبکه های عصبی همجوشی برای تجزیه و تحلیل تصاویر میکروپی و طبقه بندی تصاویر نانو، به عملکرد ذرات عملکردی، استفاده کنند.
انتقال یادگیری و مدل های مولد
پیشرفت های اخیر در انتقال یادگیری اجازه می دهد مدل های آموزش دیده در یک کلاس از نانومواد با حداقل داده های اضافی سازگار شوند.شبکه های اجتماعی تعاملی (GANs) و کدرهای خودکار تغییر (VAEs) حتی می توانند نانوساختارهای جدید تولید شده را پیشنهاد دهند که پیش بینی می شود خواص مطلوب داشته باشند، به طور موثر به عنوان طراحی مشترک محاسباتی عمل می کنند این رویکردها به تغییر الگوریتم و تغییر فرضیه های معتبر داده است.
محاسبات کوانتومی: مدل سازی جایی که کامپیوتر های کلاسیک کوتاه می ریزند
در حالی که AI در شناخت الگو و بین بردن برتری دارد، برخی از مشکلات نانومقیاس نیاز به محاسبات مکانیکی کوانتومی دقیق دارند که کامپیوترهای کلاسیک را به هم می رسانند، اگرچه هنوز در مراحل اولیه آن، وعده می دهد تا با شبیه سازی مستقیم سیستم های کوانتومی با استفاده از کیوبیت ها، پیش بینی ساختار الکترونی یک مولکول یا یک نقص بلور - بحرانی برای درک کاتالیزور یا رفتار نیمه هادی - به طور بالقوه سخت افزاری کارآمد، مقابله کند.
پردازنده های کوانتومی فعلی، مانند آی بی ام و گوگل، شبیه سازی های کوچک مقیاسی از مولکول های ساده را نشان داده اند. مجله فناوری نانو گزارش می دهد که محققان در حال حاضر در حال بررسی الگوریتم های کلاسیک کوانتومی برای حل نانوسیستم هامیل ها هستند، در حالی که مزیت کوانتومی گسترده برای فناوری نانو چند سال باقی مانده است، این زمینه به سرعت پیشرفت در مورد یک ابزار مدل سازی استاندارد است که در آن تبدیل به یک ابزار استاندارد است.
چالش های گسترده برای اتخاذ مدل سازی عملکردی
منابع محاسباتی و مقیاس پذیری
شبیه سازی های نانومقیاس بالا نیاز به قدرت محاسباتی عظیم حتی با شتاب AI، هزینه تولید داده های آموزشی از محاسبات اولیه می تواند برای بسیاری از آزمایشگاه ها ممنوع باشد.
عدم وجود چارچوب های استاندارد
چالش دیگر عدم استانداردهای مدل سازی و مجموعه داده های معیاری است.[۵] گروه های تحقیقاتی مختلف از زمینه های مختلف نیرو، توابع تبادل و پارامترهای شبیه سازی استفاده می کنند، و مقایسه یا بازتولید نتایج را دشوار می کنند. [۳] ابتکارات همکاری مانند [FLT: ۰] پروژه [FLT ۱] و NONOMAD Repository] [F۳] نیازمند تلاش های کامل و توسعه داده های پایدار است.
ادغام فیزیک چند-Scale
دستگاه های نانو اغلب در مقیاس های زمانی و طول متعدد عمل می کنند.یک ملک الکترونیکی که در مقیاس اتمی محاسبه می شود باید با ویژگی فعلی دستگاه در سطح مدار مرتبط باشد. چارچوب های مدل سازی چند مقیاسی که زوج کوانتومی، اتم گرا و روش های هم پیوسته هنوز در حال توسعه هستند و دقت آنها بستگی به شرایط رابط کاربری دقیق دارند.
فرصت ها از طریق همکاری
چالش های مدل سازی عملکردی بهترین است از طریق مشارکت های متقابل بخش، سازمان های دولتی مانند بنیاد ملی علوم ایالات متحده و کمیته اروپا کمک می کند تا دانشمندان مواد، فیزیکدانان محاسباتی، دانشمندان داده و شرکای صنعت را به هم متصل کنند.این همکاری ها سرعت ایجاد ابزارهای مشترک، پایگاه های داده و بهترین شیوه ها را تسریع می کنند.
ابتکارات نرم افزار منبع باز، مانند سیستم عامل های شبیه سازی کوانتومی Espresso و LAMMPS، دسترسی بیشتر به ابزارهای مدل سازی با کیفیت بالا را دموکراتیزه می کنند، هنگامی که همراه با جریان های کار مبتنی بر AI، این سیستم عامل ها حتی آزمایشگاه های کوچک را قادر می سازد تا مدل سازی های پیچیده نانو را انجام دهند که زمانی دامنه مراکز بزرگ سوپرcomputing بود.
برنامه هایی که تبدیل می شوند
پزشکی و درمان های هدفمند
مدل سازی عملکردی، طراحی منطقی نانوکاربرها را برای تحویل مواد مخدر فراهم می کند.با شبیه سازی تعاملات بین نانوذرات، غشای بیولوژیکی و سلول های هدف، محققان می توانند اندازه ذرات، شارژ سطح و چگالی را برای به حداکثر رساندن تحویل محموله های درمانی در حالی که به حداقل رساندن مدل های ترخیص ایمنی پیش بینی می کنند که چگونه نانوذرات در داخل بدن تجزیه و تحلیل می شوند، طراحی مواد تخریب پذیر برای آزاد کردن کنترل شده را هدایت می کنند.
ذخیره سازی انرژی و تبدیل
در بخش انرژی، مدل سازی به مهندسی نانو مواد برای باتری ها، سوپر خازن ها و کاتالیز کمک می کند.برای باتری های لیتیوم یون، شبیه سازی های مقیاس اتمی مواد کاتهود را با چگالی انرژی بالاتر شناسایی می کنند و کاهش ظرفیت محو می شوند.برای سلول های سوختی، مدل های عملکردی نانوذرات پلاتین پیش بینی می کنند فعالیت کاتالیزوری برای کاهش اکسیژن، هدایت جایگزین های نیتروژن ارزان تر مانند نانوساختار کربن.
الکترونیک و فوتونیک
از آنجا که ترانزیستورها به ابعاد اتمی نزدیک هستند، اثرات کوانتومی بر مدل سازی عملکردی برای طراحی ترانزیستورهای زیر 5 نانومتری، تونل FETs و دستگاه های مسحور کننده ضروری است.در فوتونیک، شبیه سازی ساختارهای نانوی پلاسمولونیک ایجاد سوپرن ها، آنتن های نوری و متا مواد با خواص یافت نشده در طبیعت، امکانات باز کردن و سیستم های تصویربرداری فوق العاده.
حفاظت از محیط زیست
فناوری نانو راه حل هایی برای تصفیه آب، تصفیه هوا و اصلاح خاک ارائه می دهد. مدل های عملکردی ظرفیت جذب مواد نانو متخلخل برای فلزات سنگین، آلاینده های آلی و رادیونوکلید ها را نیز شبیه سازی حمل و نقل و سرنوشت نانوذرات مهندسی شده در اکوسیستم های طبیعی، پرداختن به نگرانی های ایمنی و چارچوب های نظارتی.
مسیر Ahead: ادغام مدل سازی و آزمایش
امیدوار کننده ترین سناریو آینده ادغام یکپارچه مدل سازی عملکردی با پروفایل تجربی است. آزمایشگاه های خودکار - اغلب به نام آزمایشگاه های خود راننده - استفاده از AI برای طراحی آزمایشات، اجرای سنتز رباتیک، جمع آوری داده ها و به روز رسانی مدل در زمان واقعی. این رویکرد حلقه بسته سرعت کشف نانو مواد جدید با سفارشات از اندازه.
از آنجایی که این سیستم ها بالغ هستند، تفاوت بین مدل سازی و آزمایش تار خواهد شد. مهندسان به دوقلوهای دیجیتال از فرآیندهای نانومقیاس متکی هستند که به طور مداوم با داده های سنسور زنده به روز می شوند، امکان نگهداری پیش بینی شده، کنترل کیفیت و بهینه سازی سازگار در تولید.
نتیجه گیری
مدل سازی عملکردی یک مفهوم آینده دور نیست - در حال حاضر تغییر شکل می دهد که چگونه راه حل های مهندسی نانو فعال، آزمایش شده و استقرار یافته است.با پیشرفت در AI، یادگیری ماشین و محاسبات کوانتومی، دقت و سرعت شبیه سازی ها همچنان به بهبود می انجامد. آدرس زیرساخت ها و چالش های استاندارد سازی نیاز به تلاش جمعی، اما پاداش های بالقوه شامل پزشکی، انرژی، الکترونیک و حفاظت از محیط زیست است که به احتمال زیاد به نرم افزار های مکانیکی باز می شود.