Đại Học Debrecen Ứng Dụng AI Trong Giải Mã Đặc Tính Polymer

Các chuyên gia của Khoa Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Đại học Debrecen đã sử dụng một phương pháp đổi mới để khảo sát các vật liệu thông minh mới được chế tạo. Mục tiêu của họ là sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm hiểu cách thức điều chỉnh các đặc tính của hợp chất.

Sản lượng polymer và các sản phẩm nhựa từ polymer vẫn đang tăng nhanh chóng trên toàn cầu. Những vật liệu này hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống, do đó việc nghiên cứu hóa học polymer, công nghệ sản xuất – chế biến liên quan và tác động môi trường của chúng ngày càng trở nên quan trọng. Ngoài các sản phẩm nhựa thông thường, polymer còn có nhiều ứng dụng đặc biệt – chẳng hạn các vật liệu chức năng có thể thay đổi tính chất hóa học, vật lý hoặc cơ học khi gặp tác động từ bên ngoài. Những vật liệu này được gọi là polymer thông minh.

Tại Bộ môn Hóa học Ứng dụng của Khoa Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, các nhà khoa học đã chế tạo ra những vật liệu mới và sử dụng một cách tiếp cận hoàn toàn mới để phân tích chúng.

“Chúng tôi làm việc dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI). Lợi ích lớn nhất của phương pháp xử lý dữ liệu này là chính thuật toán sẽ phát triển một mô hình cho chúng tôi. Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi chế tạo vật liệu thông minh và phát triển các quy trình mới để phân tích chúng. Mục tiêu là thu được thông tin bổ sung giúp giải thích sự thay đổi trong đặc tính vật liệu. Để xác định mối quan hệ giữa cấu trúc và đặc tính, chúng tôi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo” – PGS. Nagy Tibor, giảng viên Bộ môn Hóa học Ứng dụng chia sẻ.

Việc hiểu rõ hơn hành vi của polymer thông minh có thể là nền tảng cho nhiều đổi mới công nghệ. Tuy nhiên, để xác định được các mối liên hệ này, cần thực hiện rất nhiều phép đo và mẫu thử. Do đó, bất kỳ phương pháp nào giúp rút ngắn hoặc tự động hóa quy trình đều có giá trị lớn.

“Với sự trợ giúp của AI, chúng tôi cố gắng trích xuất dữ liệu chi tiết từ phương pháp phân tích đơn giản bằng cách sử dụng mạng nơ-ron học có giám sát. Chúng tôi đơn giản là kết nối hành vi vật liệu với kết quả phân tích chi tiết và huấn luyện mạng nơ-ron dựa trên mối liên hệ đó. Kết thúc quá trình huấn luyện và kiểm tra, chúng tôi thu được một mô hình toán học có khả năng chuyển đổi kết quả từ phương pháp đơn giản sang kết quả chi tiết. Nhờ đó, từ những kết quả dễ đo lường trong các phòng thí nghiệm thông thường, chúng tôi có thể suy luận được các dữ liệu phân tích phức tạp” – nhà nghiên cứu của Đại học Debrecen giải thích. Ông cũng bổ sung rằng: “Thông thường khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo, người ta nghĩ cần một lượng dữ liệu khổng lồ. Nhưng nghiên cứu của chúng tôi chứng minh rằng ngay cả khi dữ liệu hạn chế, AI vẫn có thể mang lại kết quả đáng kể.”

Kết quả và chi tiết nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí khoa học Analytical Chemistry – một tạp chí thuộc phân loại D1 danh giá. Hơn thế nữa, hình minh họa do nhóm nghiên cứu Đại học Debrecen thực hiện đã được chọn làm ảnh bìa cho số báo hiện tại. Với công trình này, PGS. Nagy Tibor đã được trao Giải thưởng Xuất bản của Quỹ Gróf Tisza István Vì Đại học Debrecen.