Yeni Malzemeler: Yapay Zekâ Milyarlarca Atomu Eş Zamanlı Olarak Simüle Edebiliyor

Evlerimizdeki ve köprülerimizdeki betonun, yalnızca zamanın ve orman yangınlarının yoğun ısısı gibi doğal afetlerin tahribatına dayanmakla kalmayıp, aynı zamanda aktif olarak kendi kendini iyileştirdiğini veya atmosferden karbondioksit yakaladığını hayal edin. Şimdi, USC Viterbi Mühendislik Fakültesindeki araştırmacılar, milyarlarca atomun davranışını aynı anda simüle edebilen ve benzeri görülmemiş ölçeklerde malzeme tasarımı ve keşfi için yeni olanaklar sunan devrim niteliğinde bir yapay zekâ modeli geliştirdiler.

Dünya ikliminin mevcut durumu çok kötü. Acımasız kuraklıklar, buharlaşan buzullar ve daha da feci kasırgalar, sağanak yağışlar ve orman yangınları her yıl bizi mahvediyor. Küresel ısınmaya en büyük katkılardan biri, atmosfere sürekli karbondioksit salımıdır.

USC Viterbi’de bilgisayar bilimi, fizik ve astronomi ile nicel ve hesaplamalı biyoloji profesörü olan Aiichiro Nakano, Los Angelestaki Oocak ayındaki orman yangınlarının ardından bu konuya yoğunlaştı. Bu nedenle, 20 yılı aşkın süredir birlikte çalıştığı USC Viterbi’de kimya mühendisliği ve malzeme bilimi uygulamaları profesörü olan uzun süreli ortağı Ken-Ichi Nomura ile iletişime geçti. Durumu birlikte tartışmak, yeni projelerinin, yapay zekâ destekli bir simülasyon modeli olan Allegro-FM’in ortaya çıkmasına yardımcı oldu. Allegro-FM, şaşırtıcı bir teorik keşifte bulundu: Beton yapım sürecinde salınan karbondioksiti geri yakalamak ve onu betonun üretimine yardımcı olduğu betona geri yerleştirmek mümkün.

Nakano, “CO₂’i betonun içine koyabilirsiniz ve bu da karbon nötr bir beton elde etmenizi sağlar.” dedi. Nakano ve Nomura, USC Viterbi kimya mühendisliği ve malzeme bilimi profesörü Priya Vashishta ve USC fizik ve astronomi profesörü Rajiv Kalia ile birlikte, “CO₂ sekestrasyonu” veya karbondioksiti geri yakalama ve depolama süreci olarak adlandırdıkları zorlu bir süreç üzerinde araştırmalar yürütüyorlar.

Allegro-FM, milyarlarca atomu aynı anda simüle ederek, pahalı gerçek dünya deneylerinden önce farklı beton bileşimlerini sanal olarak test edebiliyor. Bu, yalnızca bir karbon kaynağı değil, aynı zamanda bir karbon yutağı görevi gören betonun geliştirilmesini hızlandırabilir. Beton üretimi çimento kaynaklı olarak şu anda küresel CO₂ emisyonlarının yaklaşık %8’ini oluşturuyor.

Çığır açan gelişme, modelin ölçeklenebilirliğinde yatıyor. Mevcut moleküler simülasyon yöntemleri binlerce veya milyonlarca atom içeren sistemlerle sınırlıyken, Allegro-FM, Argonne Ulusal Laboratuvarı’ndaki Aurora süper bilgisayarında dört milyardan fazla atomu simüle ederken %97,5 verimlilik gösterdi. Bu, geleneksel yaklaşımlardan yaklaşık 1.000 kat daha büyük hesaplama kapasitelerini temsil ediyor. Model ayrıca 89 kimyasal elementi kapsıyor ve çimento kimyasından karbon depolamaya kadar çeşitli uygulamalar için moleküler davranışı tahmin edebiliyor.

Nomura, “Beton aynı zamanda oldukça karmaşık bir malzemedir. Birçok elementten, farklı faz ve arayüzlerden oluşur. Bu nedenle, geleneksel olarak beton malzemeyle ilgili olayları simüle etmenin bir yolu yoktu ancak şimdi bu Allegro-FM’i mekanik özellikleri ve yapısal özellikleri simüle etmek için kullanabiliyoruz.” dedi.

Beton yangına dayanıklı bir malzemedir ve bu da onu orman yangınlarına karşı ideal bir yapı seçeneği hâline getiriyor ancak beton üretimi aynı zamanda büyük bir karbondioksit emisyonuna da neden oluyor. Simülasyonlarında, Allegro-FM’in karbon nötr olduğu ve bu nedenle diğer betonlardan daha iyi bir seçim olduğu gösterildi. Bu çığır açan gelişme yalnızca tek bir sorunu çözmüyor. Modern beton ortalama olarak yalnızca yaklaşık 100 yıl dayanırken, antik Roma betonu 2.000 yıldan fazla dayanıyordu ancak CO₂’in geri kazanılması da buna yardımcı olabilir.

Nakano, “CO₂’i, yani ‘karbonat tabakasını’ eklerseniz, daha dayanıklı hale gelir.” dedi. Başka bir deyişle, Allegro-FM, günümüzde tipik olarak 100 yıl dayanabilen betondan çok daha uzun süre dayanabilen karbon nötr bir beton simüle edebilir. Artık tek mesele onu inşa etmek.

Perde Arkası

Profesörler, yapay zekânın karmaşık çalışmalarını nasıl hızlandırdığını takdir ederek Allegro-FM’in geliştirilmesine öncülük ettiler. Normalde, atomların davranışını simüle etmek için profesörlerin kesin bir matematiksel formüller dizisine veya Nomura’nın dediği gibi “derin kuantum mekaniği fenomenlerine” ihtiyaçları olurdu ancak son iki yıl, bu iki araştırmacının araştırma yöntemlerini değiştirdi.

Nomura, “Şimdi, bu makine öğrenimi yapay zekâ atılımı sayesinde, araştırmacılar tüm bu kuantum mekaniğini sıfırdan türetmek yerine, bir eğitim seti oluşturup ardından makine öğrenimi modelinin çalışmasına izin verme yaklaşımını benimsiyorlar.” dedi. Bu, profesörlerin sürecini çok daha hızlı hâle getiriyor.

Allegro-FM, atomlar arasındaki “etkileşim fonksiyonlarını”, yani atomların birbirleriyle nasıl tepki verip etkileşime girdiğini doğru bir şekilde tahmin edebilir. Normalde, bu etkileşim fonksiyonları çok sayıda bireysel simülasyon gerektirirdi ancak bu yeni model bunu değiştiriyor. Başlangıçta, periyodik tablodaki her bir element için farklı denklemler ve bu elementler için çeşitli benzersiz fonksiyonlar vardı. Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin yardımıyla, artık bu etkileşim fonksiyonlarını ayrı formüllere gerek kalmadan neredeyse tüm periyodik tabloyla aynı anda simüle edebiliyoruz.

Nomura, “Geleneksel yaklaşım, belirli bir malzeme kümesini simüle etmektir. Örneğin, silika camı simüle edebilirsiniz, ancak bunu örneğin bir ilaç molekülüyle simüle edemezsiniz. Bu yeni sistem, teknoloji açısından da çok daha verimli; yapay zekâ modelleri, eskiden büyük bir süper bilgisayar tarafından yapılan birçok hassas hesaplamayı gerçekleştirerek görevleri basitleştiriyor ve süper bilgisayarın kaynaklarını daha ileri düzey araştırmalar için serbest bırakıyor. Yapay zekâ, çok daha küçük bilgi işlem kaynaklarıyla kuantum mekaniksel doğruluk elde edebilir.” diyor.

Nomura ve Nakano, “Çalışmalarının henüz bitmediğini ekleyerek, daha karmaşık geometriler ve yüzeyler oluşturarak bu somut çalışma araştırmasına kesinlikle devam edeceğiz.” diyor.

Kaynak: viterbischool.usc.edu/news/2025/07/discovering-new-materials-ai-can-simulate-billions-of-atoms-simultaneously/