نقش هوش مصنوعی (AI) در دگرگونی صنایع مختلف به طور فزاینده ای مشهود است و زمینه مهندسی شیمی و کشف مواد نیز از این قاعده مستثنی نیست. در سال های اخیر، محققان و مهندسان، پتانسیل ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT را برای سرعت بخشیدن به نوآوری ها در این حوزه بررسی کرده‌اند. ChatGPT، یک مدل زبان پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است، توانایی خود را در درک و تولید متنی شبیه انسان نشان داده است و آن را به ابزاری امیدوارکننده برای پیشرفت مهندسی شیمی و کشف مواد تبدیل کرده است. به عنوان مثال، ChatGPT در مهندسی شیمی می تواند برای تجزیه و تحلیل متون و مقاله های موجود در این زمینه شناسایی گرایش ها و الگوهایی که ممکن است توسط محققان انسانی نادیده گرفته شوند، استفاده شود. با پردازش حجم وسیعی از اطلاعات، مدل هوش مصنوعی می تواند به محققان کمک کند تا مناطق بالقوه مورد علاقه را مشخص کرده و آنها را به سمت مواد جدید و فرآیندهای شیمیایی نویدبخش هدایت کند. این توانایی برای سنتز و تجزیه و تحلیل داده های پیچیده می تواند منجر به کشف مواد جدید با کاربرد در صنایع مختلف مانند ذخیره سازی انرژی، الکترونیک و مراقبت های بهداشتی شود.
جهت آشنایی بیشتر با تاثیر چت GPT بر مهندسی عمران مقاله " Chat GPT در مهندسی عمران" را بخوانید.
یکی از چالش های اصلی در زمینه کشف مواد، وسعت فضای شیمیایی است که تخمین زده می شود 10^60 مولکول ممکن را در خود جای دهد. پیمایش در این فضای عظیم برای شناسایی مواد جدید با خواص مطلوب، فرآیندی زمان بر و فشرده است. با این حال، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT می توانند زمان و تلاش لازم برای کاوش در این فضا را با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و ایجاد پیش‌بینی هایی برای ویژگی های مواد به میزان قابل توجهی کاهش دهند.
چالش های بکارگیری هوش مصنوعی در مهندسی شیمی
علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های موجود، ChatGPT در مهندسی شیمی همچنین می تواند برای ایجاد ایده ها و فرضیه های جدید استفاده شود. با استفاده از درک خود از ساختارها و خواص شیمیایی، مدل هوش مصنوعی می تواند ترکیبات بالقوه ای از عناصر و ترکیباتی را پیشنهاد کند که ممکن است ویژگی های مورد نظر را نشان دهند. سپس محققان می توانند از این پیشنهادات به عنوان نقطه شروعی برای آزمایش و اعتبارسنجی بیشتر استفاده کنند و روند کلی را تسریع کنند.علاوه بر این، ChatGPT می تواند نقش مهمی در بهینه سازی فرآیندها و واکنش های شیمیایی ایفا کند. با شبیه سازی شرایط مختلف واکنش و تجزیه و تحلیل داده های حاصل، مدل هوش مصنوعی می تواند پارامترهای بهینه را برای یک فرآیند معین، مانند دما، فشار و انتخاب کاتالیزور شناسایی کند، که می تواند منجر به فرآیندهای شیمیایی کارآمدتر و پایدارتر، کاهش مصرف انرژی و تولید زباله شود.فناوری هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی بر مهندسی شیمی دارد. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و بهینه سازی فرآیند، بسیاری از روش های شیمی را از آزمایشگاه‌ها به سایت های تولید بزرگ تغییر می دهند. اتوماسیون در مهندسی شیمی به کاهش ضایعات و اشتباهات پر هزینه، افزایش سطح ایمنی و بهبود کارایی کمک می کند. با پیش‌بینی خواص مواد، می توان از هوش مصنوعی برای توسعه سریعتر مواد بهتر استفاده کرد، در حالی که تجزیه و تحلیل داده های دقیق را ارائه می کند که به شناسایی زودهنگام مشکلات احتمالی کمک می کند.علاوه بر این، سیستم های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مجهز به هوش مصنوعی می توانند مشکلات را قبل از بروز در فرآیندهای شیمیایی پیچیده یا خطوط لوله پیش‌بینی کنند – که همه آنها به دنبال به حداقل رساندن تلفات ناشی از زمان توقف برنامه‌ریزی نشده یا آسیب ناشی از تجهیزات معیوب هستند. بنابراین جریان های درآمدی جدید بالقوه ای با امکانات تقریبا نامحدود که امروزه توسط هوش مصنوعی به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از طراحی عملیات فرآیند مدرن در کاربردهای مهندسی شیمی ارائه می گردد، پدیدار می شوند. تاثیر چت GPT بر مدیریت انرژی را در مقاله " چت GPT در مدیریت انرژی" را بخوانید.
استفاده از ChatGPT در مهندسی شیمی چالش های منحصر به فردی را ارائه می دهد. تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینیو یادگیری عمیق نیاز به دسترسی به مقادیر زیادی از داده ها، از جمله داده های مربوط به واکنش های شیمیایی، رفتار مواد و استانداردهای محصول دارند. با توجه به پیچیدگی این فرآیندها، مجموعه داده های ورودی دقیق برای نتایج موفقیت آمیز ضروری هستند. از این گذشته، توسعه الگوریتم های مناسب برای وظایف خاص با توجه به وسعت و پیچیدگی مرتبط با مسائل مهندسی شیمی می تواند دشوار باشد. برای اطمینان از عملکرد بهینه برنامه های هوش مصنوعی در مهندسی شیمی، مهم است که مهندسان اصول مدل‌های یادگیری ماشین را درک کنند. این شامل روش های اشکال زدایی است که توسط متخصصان هوش مصنوعی در هنگام حل مسئله و همچنین بهترین شیوه ها برای مدیریت منابع مختلف داده، استفاده می شود. در نهایت با توجه به پیامدهای ایمنی مرتبط با مواد شیمیایی خاص یا محصولاتی که ممکن است از آنها تولید شوند، همکاری نزدیک بین کارشناسان کلیدی خواهد بود.
حوزه دیگری که ChatGPT می تواند سهم قابل توجهی در آن داشته باشد، در حوزه خصوصیات مواد است. مواد پیشرفته اغلب ساختارها و خواص پیچیده ای را نشان می دهند که درک و پیش بینی آنها می تواند چالش برانگیز باشد. با تجزیه و تحلیل داده های تجربی و مقایسه آن با مدل های نظری، ChatGPT می تواند به محققان کمک کند تا درک عمیق تری از این مواد و مکانیسم های زیربنایی آن ها به دست آورند. سپس می توان از این دانش برای طراحی و توسعه مواد جدید با عملکرد و عملکرد بهبود یافته استفاده کرد. علاوه بر این، یکی از مزایای استفاده از ChatGPT در مهندسی شیمی می توان به همکاری و ارتباط بین محققان و مهندسان در زمینه مهندسی شیمی و کشف مواد را اشاره کرد. با ارائه یک پلتفرم مشترک برای به اشتراک گذاری ایده ها، بینش ها و داده ها، مدل هوش مصنوعی می تواند به شکستن موانع بین گروه های مختلف تحقیقاتی و ایجاد یک محیط تحقیقاتی مشارکتی تر کمک کند. این به نوبه خود می تواند به پیشرفت های سریعتر در این زمینه منجر شود.
در نتیجه، ChatGPT در مهندسی شیمی پتانسیل زیادی برای تسریع نوآوری ها دارد. با استفاده از قدرت ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT، محققان و مهندسان می توانند فضای وسیع شیمیایی را به طور مؤثرتری هدایت کنند، ایده ها و فرضیه های جدیدی تولید کنند، فرآیندهای شیمیایی را بهینه کنند و خصوصیات مواد را بهبود بخشند. در نتیجه، ادغام ChatGPT در زمینه مهندسی شیمی و کشف مواد می تواند منجر به توسعه مواد و فناوری های پیشرفته ای شود که آینده صنایع مختلف را شکل خواهد داد.
نویسنده: فائزه کاظمی زاد، کارشناس دپارتمان مهندسی شیمی گروه آموزشی پارس پژوهان
