تحول در طراحی نانومواد با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در حالی‌که طراحی و توسعه نانومواد جدید، یکی از پرهزینه‌ترین و زمان‌برترین فرایندها در علم مواد است، پژوهشگران دانشگاه تولین در آمریکا موفق شده‌اند با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، مسیر این فرایند را دگرگون کنند.

کد خبر: ۱۳۱۹۳۸۱

يکشنبه - ۲۷ مهر ۱۴۰۴ / October 19, 2025

به گزارش گروه دانشگاه به نقل از ستاد ویژه توسعه فناوری نانو، پلتفرم جدیدی با نام ViNAS-Pro توسعه یافته که به‌صورت رایگان و متن‌باز در اختیار جامعه علمی قرار گرفته و می‌تواند با تکیه بر مدل‌های یادگیری ماشین و بانک داده‌های گسترده، خواص فیزیکوشیمیایی، سمیت و رفتار زیستی نانومواد را پیش‌بینی کند.

این سامانه نه‌تنها به پژوهشگران کمک می‌کند تا مواد نو را پیش از ساخت واقعی شبیه‌سازی و تحلیل کنند، بلکه می‌تواند در صرفه‌جویی زمانی و مالی و کاهش آزمایش‌های حیوانی در تحقیقات زیست‌پزشکی نیز نقشی اساسی داشته باشد. ViNAS-Pro گامی بزرگ در جهت هوشمندسازی فرایند کشف مواد و آینده‌ای مبتنی بر علم داده در فناوری‌نانو است.

هوش مصنوعی در خدمت شیمی و فناوری‌نانو

پیشرفت‌های اخیر در حوزه یادگیری ماشین و علم داده، مسیر تازه‌ای پیش روی محققان علوم مواد و نانو قرار داده است. تا همین چند سال پیش، طراحی یک نانوماده جدید نیازمند آزمایش‌های پیچیده، هزینه‌های سنگین و زمان طولانی بود. اما اکنون با توسعه ابزار‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، پژوهشگران می‌توانند ساختار، رفتار و حتی سمیت احتمالی مواد نانویی را پیش از تولید واقعی، به‌صورت دقیق مدل‌سازی و پیش‌بینی کنند.

در همین راستا، گروهی از محققان دانشگاه تولید آمریکا، پلتفرم رایگان و متن‌بازی با نام ViNAS-Pro طراحی کرده‌اند که برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی خواص نانومواد توسعه یافته است.

این سامانه به‌صورت یک ابزار جامع در حوزه نانواینفورماتیک (Nanoinformatics) عمل می‌کند و داده‌های ساختاری، زیستی و تجربی مرتبط با نانومواد را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین ترکیب می‌کند تا تصویری دقیق‌تر از عملکرد و ویژگی‌های این مواد در اختیار کاربران قرار دهد.

از داده تا پیش‌بینی؛ قلب تپنده ViNAS-Pro

پایه و اساس ViNAS-Pro، یک بانک داده قدرتمند از اطلاعات ساختاری و نتایج آزمایشگاهی انواع نانومواد است. این پایگاه شامل داده‌هایی درباره ترکیب، ابعاد، مورفولوژی، بار سطحی و نتایج سنجش سمیت و واکنش زیستی مواد نانویی است.

این اطلاعات با استفاده از ماژول‌های تحلیلی مختلف، به مدل‌های یادگیری ماشین تغذیه می‌شوند تا رابطه میان ساختار و ویژگی (structure–property relationship) به‌صورت خودکار استخراج شود.

در بخش تحلیل داده، ابزار Descriptor تعبیه شده که امکان استانداردسازی داده‌ها، حذف خطا‌های آماری، و تحلیل تنوع ساختاری نانومواد را از طریق روش‌های آماری مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) فراهم می‌سازد. این مرحله، داده‌های خام را به مجموعه‌ای قابل‌اعتماد برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی‌گر تبدیل می‌کند.

دو موتور پیش‌بینی‌گر؛ NanoPredictor و AutoNanoML

یکی از ویژگی‌های شاخص این پلتفرم، برخورداری از دو ماژول هوشمند است که نیاز‌های کاربران مختلف را پاسخ می‌دهد:

NanoPredictor: این بخش برای کاربران غیرمتخصص طراحی شده و شامل مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌ای است که می‌توانند ویژگی‌هایی مانند سمیت، پایداری، واکنش‌پذیری و سازگاری زیستی نانومواد را بر اساس داده‌های موجود تخمین بزنند.

AutoNanoML: این ابزار امکان ساخت مدل‌های اختصاصی را به پژوهشگران حرفه‌ای می‌دهد. کاربران می‌توانند داده‌های خود را وارد کنند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تنظیم نمایند و بر اساس نیاز‌های خاص پژوهش خود، مدل‌هایی با دقت بالا بسازند.

این انعطاف‌پذیری باعث می‌شود ViNAS-Pro هم برای کاربران تازه‌کار و هم برای محققان حرفه‌ای در زمینه طراحی محاسباتی مواد قابل استفاده باشد.

کتابخانه مجازی برای دنیای واقعی

بخش دیگر این پلتفرم، «کتابخانه نانومواد مجازی» نام دارد. در این مخزن، صد‌ها ساختار نانویی طراحی‌شده به‌صورت دیجیتال ذخیره شده است؛ به همراه اطلاعات کاملی درباره خواص زیستی، سمیت، و مشخصات فیزیکوشیمیایی هرکدام.

کاربران می‌توانند از این کتابخانه برای انتخاب ساختار‌های امیدبخش استفاده کنند، داده‌ها را دانلود کرده و حتی به‌عنوان پایه‌ای برای طراحی مواد جدید به کار بگیرند.

این قابلیت به‌ویژه در صنایع داروسازی، پزشکی و مواد پیشرفته اهمیت دارد؛ جایی که پیش‌بینی عملکرد نانومواد پیش از ورود به مرحله تولید، می‌تواند از خطا‌های پرهزینه و تأخیر‌های تحقیقاتی جلوگیری کند.

پلی میان داده، شیمی و زیست‌فناوری

ViNAS-Pro تنها یک نرم‌افزار نیست؛ بلکه بستری است برای پیوند میان علم داده، شیمی محاسباتی و نانوفناوری. این سامانه از طریق خدمات متنوع خود، از جمله آپلود داده‌های جدید، محاسبه نانودسکریپتورها، طراحی ساختار‌های نوین و انجام شبیه‌سازی‌های پیشرفته، به کاربران کمک می‌کند تا داده‌های خود را به دانش قابل استفاده تبدیل کنند.

چنین رویکردی نه‌تنها سرعت پژوهش را افزایش می‌دهد، بلکه دقت مدل‌سازی‌های زیستی و مواد را نیز ارتقا می‌بخشد. افزون بر این، استفاده از شبیه‌سازی به جای آزمایش‌های فیزیکی در بسیاری موارد می‌تواند نیاز به آزمایش‌های حیوانی را کاهش داده و مسیر پژوهش‌های اخلاقی‌تر و پایدارتر را هموار کند.

گامی به‌سوی آینده نانومواد هوشمند

ورود هوش مصنوعی به عرصه طراحی مواد، نویدبخش عصری است که در آن، کشف و توسعه مواد جدید دیگر بر پایه آزمون و خطا نخواهد بود. ابزارهایی، چون ViNAS-Pro نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از هم‌افزایی میان داده‌های علمی و الگوریتم‌های هوشمند برای دستیابی به نانومواد با عملکرد هدفمند بهره برد.

در نهایت، چنین پلتفرم‌هایی نه‌تنها به محققان در حوزه‌های دانشگاهی، بلکه به صنایع نانو، داروسازی، پزشکی و انرژی کمک می‌کنند تا در زمانی کوتاه‌تر و با هزینه‌ای کمتر، به طراحی مواد کارآمدتر و ایمن‌تر دست یابند.

به نظر می‌رسد آینده علم مواد و نانو، بیش از هر زمان دیگری با هوش مصنوعی گره خورده است؛ جایی که داده، الگوریتم و خلاقیت انسانی در کنار هم، مسیر کشف‌های بزرگ علمی را روشن می‌کنند.