بهره گیری از هوش مصنوعی در توسعه مواد اولیه

هوش مصنوعی در عرصه علم مواد که با سرعت بالایی در حال رشد و تکامل است، به عنوان نیرویی عمل می کند که دارای پتانسیل ایجاد تغییر و تحول در صنایع مختلف است از ذخیره انرژی گرفته تا الیاف و منسوجات بی بافت. کمپانی متمرایز واقع در آتلانتا که اسپین آف موسسه فناوری جورجیا در آتلانتا می باشد، ماموریت دارد تا از قدرت هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به طراحی و تولید مواد اولیه بهره بگیرد.

قدرت دگرگون کننده هوش مصنوعی در علم مواد

هوش مصنوعی تنها یک ترند مربوط به فناوری نمی باشد بلکه نمایانگر یک تغییر الگو در علوم مربوط به مواد اولیه است. با بهره گیری از هوش مصنوعی مجموعه گسترده ای از داده ها را می توان تجزیه و تحلیل کرد، ویژگی های مواد اولیه را با دقت بالا پیش بینی نمود و فرایندهای پیچیده ای را که پیش از این وابسته به روش های پرزحمت آزمون و خطا بودند، به صورت خودکار درآورد.

برای داشتن درک کاملی از پتانسیل هوش مصنوعی می توان به وجوه اشتراک آن با سایر پیشرفت های فنی در طول تاریخ که باعث شکل گیری مجدد صنایع شده، اشاره کرد(شکل 1). موتور بخار که در سال 1712 معرفی شد، با تامین منابع نیروی قابل حمل و مطمئن تحولی را در تولید و حمل و نقل ایجاد کرد. اختراع لامپ که باعث افزایش ساعات کاری مفید پس از روشنایی روز شد، به طرز چشمگیری بهره وری و کیفیت زندگی را بهبود بخشید. اخیرا هم اینترنت تحولی را در عرصه ارتباطات و انتشار اطلاعات ایجاد کرده که باعث تقویت بی سابقه ارتباطات و همکاری های جهانی شده است. به طور مشابه هوش مصنوعی هم قرار است ردی پاک نشدنی در صنایع بی بافت ها و مواد اولیه از خود به جای بگذارد و منجر به پیشرفت هایی شود که روزی دست نیافتنی به نظر می رسید.

مزایای بی نظیر هوش مصنوعی در علم مواد

هوش مصنوعی دارای مزایای منحصر به فردی است که آن را به طور خاص برای پیشرفت و ارتقای علم مواد اولیه مناسب می سازد.

این مزایا یعنی حفظ دانش، یادگیری در ابعاد بالا و جستجوی شخصی سازی شده اصول غلبه بر چالش های متداول در عرصه طراحی و تولید مواد به شمار می روند.

حفظ دانش: یکی از مهم ترین مزایای هوش مصنوعی قابلیت آن در حفظ و نگهداری دانش موجود است. چت جی پی تی را در نظر بگیرید که یکی از مدل های آموزش داده شده هوش مصنوعی در رابطه با حجم بزرگی از داده های اینترنتی است و بخش بزرگی از دانش ثبت شده بشر را در بر می گیرد. زمانی که از چت جی پی تی سوال می پرسید، خرد جمعی متخصصان را که درون داده های آموزش دهی شده آن قرار گرفته، جمع می کند. هوش مصنوعی با بسط این مفهوم به یک محیط سازمانی می تواند تخصص کارمندانی که به هر دلیلی از آن سازمان خارج می شوند را ضبط و نگهداری کرده و اطمینان حاصل کند که دانش و تخصص ارزشمند سازمانی از بین نمی رود. از قدیم وقتی همکار ارزشمندی شرکت را ترک می کرد، تخصص او نیز با رفتنش از بین می رفت و سازمان ها ناچار می شدند آزمایشات مجددی انجام داده، کارمندهای تازه استخدام شده را از صفر آموزش دهند و یا بپذیرند که بینش های حیاتی از دست رفته است. هوش مصنوعی با نگهداری این دانش با استفاده از مدل های خود این مشکل را تا حدی برطرف کرده و باعث ایجاد استمرار و کاهش هزینه های مربوط به از دست رفتن دانش و تخصص می شود.

یادگیری در ابعاد بالا : هوش مصنوعی در ایجاد دانش جدید به ویژه هنگام دست و پنجه نرم کردن با مشکلات با ابعاد بزرگ که ورای ظرفیت های شناختی بشر هستند، برتری دارد. یادگیری در ابعاد بالا به توانایی سیستم های هوش مصنوعی در پردازش و تجزیه و تحلیل داده های با متغیرهای متعدد و وابستگی های متقابل پیچیده برمی گردد. مثال های تاریخی مانند دیپ بلو و آلفاگو نشان دهنده قدرت هوش مصنوعی در تسلط بر حوزه های پیچیده مانند بازی های شطرنج و ایگو است که در آن ها سیستم های هوش مصنوعی قهرمان های انسانی را پشت سر گذاشته اند. این قابلیت در علوم مواد در واقع همان درک و پیش بینی رفتار مواد اولیه پیچیده با عناصر تعاملی متعدد تفسیر می شود. هوش مصنوعی می تواند از الگوها و روابط داخل مجموعه داده های با ابعاد زیاد که ممکن است انسان ها از آن غافل شوند، پرده برداشته که منجر به کشف مواد اولیه جدید و بهینه سازی فرایندهای تولید می شود.

جستجوی شخصی سازی شده: هوش مصنوعی همچنین با ایجاد امکان جستجوی شخصی سازی شده باعث ایجاد تحول در شیوه جستجوی ما شده است. هوش مصنوعی بر خلاف موتورهای جستجوی متداول مانند گوگل که به ما نتایج کلی بر اساس سوال و جواب های بیشتر مطرح شده ارایه می دهد، می تواند خروجی های سفارشی بر مبنای محتواهای خاص و نیازهای شخصی در اختیار ما قرار دهد.

ابزار هوش مصنوعی حال حاضر می توانند یک برنامه سفر شخصی که چشم اندازی بی نظیر را به تصویر می کشد برای ما فراهم کرده و یک کار طاقت فرسا را به یک تجربه دلچسب تبدیل نمایند. پیش از این چنین برنامه ریزی سفارشی همراه با جزییات زیاد نیازمند تحقیقات فراوان در سایت های مسافرتی غیرشخصی بود.

در علم مواد نیز به طور مشابه امکان جستجوی شخصی سازی شده محققان را قادر می سازد تا الزامات مشخص را به مدل های هوش مصنوعی برای مثال محدودیت های واکنش، موجودی مواد شیمیایی و لیست تامین کنندگان وارد کرده و توصیه ها و بینش سفارشی و مخصوص به خود را دریافت کنند که کاملا مطابق با اهداف و محدودیت های پروژه آن هاست.

انفورماتیک مواد: تسریع کشف مواد  

به کارگیری هوش مصنوعی در علم مواد باعث ایجاد یک زیرشاخه تخصصی با نام انفورماتیک مواد اولیه شده است. این رویکرد میان رشته ای با ترکیب علم مواد، تحلیل داده ها و یادگیری ماشین مدل های ساختار-ویژگی که رفتار ماده اولیه را بر اساس ساختار فیزیکی و شیمیایی آن پیش بینی می کند، ایجاد می نماید. پیدایش انفورماتیک مواد به دهه ها کار و تلاش بر روی کشف دارو باز می گردد زمانی که از مدل های هوش مصنوعی برای پیش بینی خواص دارو بر اساس ساختارهای ملکولی آن استفاده می شد. این روش شناسی به طور موفقیت آمیزی در پلیمرها و سایر مواد اولیه پیچیده به کار گرفته شد و محققان را قادر ساخت تا با دقت قابل توجهی خصوصیاتی نظیر دمای انتقال شیشه ای، استحکام مکانیکی و ثابت های دی الکتریک را پیش بینی کنند.

مدل های ساختار-ویژگی: هسته طراحی مواد اولیه با محور هوش مصنوعی

مدل های ساختار-ویژگی در قلب انفورماتیک مواد قرار دارند. این مدل ها به عنوان ابزار پیش بینی کننده که خصوصیات مواد را بر اساس ویژگی های ساختاری آن ها برآورد می کنند، عمل می نمایند. این روش در مورد پلیمرها به این صورت است که از طریق روش هایی به نام "انگشت نگاری" ساختارهای شیمیایی به بردارهای عددی تبدیل می شوند. این بردارها سپس وارد الگوریتم های یادگیری ماشین شده تا خصوصیات آن ماده بدون نیاز به آزمایشات فیزیکی پیش بینی شود. این قابلیت به طرز محسوسی باعث کاهش زمان و هزینه های مورد نیاز برای توسعه مواد اولیه به روش های متداول می شود. برای مثال پیش بینی دقیق دمای انتقال شیشه ای می تواند به تصمیم گیری در رابطه با انتخاب پلیمر و شرایط فرایند کمک کرده و در نتیجه چرخه توسعه را تسهیل کند.

تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی: بهبود کارایی و دقت مدل

توسعه مدل های ساختار-ویژگی قابل اعتماد نیازمند تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی است به ویژه زمانی که با داده های با ابعاد زیاد و مجموعه داده های محدود که یک چالش متداول در علم مواد است، سر و کار داریم. با به کارگیری سه رویکرد پیشرفته می توان بر این چالش ها غلبه کرد:

1. یادگیری فعال: این فرایند تکراری با آموزش دهی به یک مدل اولیه در یک مجموعه داده کوچک آغاز می شود. این مدل سپس مواد اولیه جدید را که به صورت تجربی طراحی شده اند، شناسایی و طراحی می کند. پس از آن داده های تازه به دست آمده به مجموعه داده ها اضافه می شود، مدل بازآموزی شده و قابلیت های آن برای پیشگویی به طور تدریجی اصلاح می گردد. این روش باعث بهینه سازی فرایند یادگیری می شود و این اطمینان را حاصل می کند که هر آزمایش تجربی بیشترین ارزش اطلاعاتی را به وجود می آورد.
2. یادگیری چندوظیفه ای: یادگیری چند وظیفه ای به جای توسعه مدل های جداگانه برای هر ویژگی، از مجموعه داده ها برای چندین خاصیت وابسته به هم استفاده کرده و یک مدل واحد را آموزش می دهد. این رویکرد با بهره گیری از وابستگی های میان خصوصیات مختلف مواد باعث افزایش دقت آن مدل و ایجاد امکان طراحی جامع تر می شود. برای مثال یک مدل واحد می تواند به طور همزمان دمای انتقال شیشه ای و دمای ذوب ماده را پیش بینی کرده و همبستگی های اساسی را که باعث بهبود عملکرد پیش بینی کننده می شود، آشکار سازد.
3. یادگیری مبتنی بر فیزیک: مدل های متداول هوش مصنوعی اغلب از قوانین فیزیک حاکم بر رفتار مواد سرسری می گذرند. یادگیری مبتنی بر فیزیک با استفاده از این قوانین در مدل های یادگیری ماشین اطمینان حاصل می کند که پیش بینی های انجام شده پایبند به اصول فیزیک هستند. این رویکرد ترکیبی قدرت هوش مصنوعی را با دقت نظریه های علمی پیوند داده و در نتیجه مدل هایی ایجاد می کند که نه تنها دقیق هستند بلکه قابل تفسیر و قابل اعتماد نیز می باشند.

کمپانی متمرایز: توانمند سازی تحقیق و توسعه با استفاده از هوش مصنوعی

با وجود پتانسیل بی نظیر هوش مصنوعی، اجرا و پیاده سازی آن به دلیل نیاز به تخصص همیشه با مانع روبرو بوده است. کمپانی متمرایز قصد دارد تا با از میان برداشتن این موانع استفاده از هوش مصنوعی را در علم مواد برای همه ممکن کند. طراحی پلتفرم نرم افزاری آن به گونه ای بوده که افراد غیر متخصص نیز با استفاده از یک رابط کاربری بصری و بدون نیاز به کدنویسی با ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی ارتباط برقرار کرده و داده های تجربی خام را به مدل های پیش بینی کننده تبدیل کنند. این دسترس پذیری به محققان اجازه می دهد تا به جای سر و کار داشتن با پیچیدگی های مدیریت داده و توسعه مدل بر روی نوآوری تمرکز نمایند.

نرم افزار متمرایز با در نظر داشتن چند قابلیت اصلی و مهم توسعه یافته است:

• مدل سازی ساختار-ویژگی سلسله مراتبی-متمرایز از الگوریتم های به روز و مدرن برای ایجاد مدل های ساختار-ویژگی سلسله مراتبی استفاده می کند تا ارتباطات بین مقیاس های طولی مختلف را با استفاده از روش های تخصصی انگشت نگاری ضبط کند. در علم پلیمرها برای مثال، مدل ها برای پیش بینی ویژگی هایی نظیر دمای انتقال شیشه ای با دقت بالا از مواردی نظیر ویژگی های زنجیر پلیمری و غیره استفاده می کنند. این رویکرد چندمقیاسی نه تنها باعث افزایش دقت پیش بینی می شود بلکه کشف مواد اولیه پیچیده نظیر کوپلیمرها، ترکیبات و سیستم های اتصال عرضی را تسهیل می کند. محققان با درک چگونگی تاثیر ساختار ملکولی بر خواص ماکروسکوپی می توانند مواد اولیه با قابلیت های سفارشی طراحی کنند.
• اتوماسیون و رابط کاربری کاربرپسند-پلتفرم متمرایز بر اساس تجربه کاربر ایجاد شده است. رابط کاربری بصری این امکان را برای تیم تحقیق و توسعه فراهم می کند تا به طور یکپارچه فرایندهای پردازش داده، آموزش مدل و پیش بینی را رصد کنند. اتوماسیون باعث به حداقل رسیدن نیاز به دخالت دست می شود و محققان را قادر می سازد تا مدل های پیش بینی کننده را به جای چند هفته در طول چند دقیقه ایجاد کنند. این کارایی باعث افزایش سرعت نوآوری شده و به محققان اجازه می دهد بدون اسیر شدن در پیچ و خم های فنی طیف گسترده تری از قابلیت های مواد را کشف کنند.
• یادگیری فعال و اصلاح مدل-متمرایز با به کارگیری چرخه های یادگیری فعال دایما دقت مدل را ارتقا می دهد. این نرم افزار بر اساس پیش بینی های مدل آزمایشات جدیدی را پیشنهاد می دهد که پس از اعتبارسنجی به مجموعه داده ها افزوده می شوند. این فرایند تکراری تضمین می کند که مدل ها بر اساس جدیدترین داده ها تکامل پیدا کرده و با گذر زمان ارتباط و دقت خود را حفظ می کنند حتی اگر کارمندان مهم سازمان را ترک نمایند. متمرایز با ساده کردن فرایند بهبود مستمر به سازمان ها کمک می کند تا در خط مقدم نوآوری در عرصه مواد اولیه باقی بمانند.

کاربردها در دنیای واقعی: مطالعات موردی بر روی منسوجات بی بافت

مطالعات موردی زیر نشان دهنده تاثیر عملی هوش مصنوعی بر علم مواد و چگونگی ساده شدن پیشرفت های چشمگیر با استفاده از هوش مصنوعی است.

مطالعه موردی 1: استفاده از هوش مصنوعی در کشف دی الکتریک های با عملکرد بالا برای مواد ذخیره کننده انرژی

ذخیره انرژی در بخش هایی مانند دفاع، هوا فضا، حمل و نقل و لوازم الکترونیکی مصرفی یک موضوع مهم به شمار می رود. خازن های الکترواستاتیک که به دلیل چگالی نیروی بالا جایزه گرفته اند، از اجزای جدایی ناپذیر این بخش به حساب می آیند. از قدیم موادی مانند پلی پروپیلن دو محور(BOPP) به دلیل دارا بودن ویژگی های مطلوب نظیر میدان شکست بالا، هدر رفتن پایین انرژی و اقتصادی بودن به عنوان دی الکتریک در خازن ها مورد استفاده قرار می گرفتند. با این حال ثابت دی الکتریک نسبتا پایین BOPP باعث محدود شدن چگالی انرژی خازن ها به ویژه در دماهای بالا می شود.

کمپانی متمرایز با استفاده از مدل های هوش مصنوعی صدها پلیمر کاندید شده برای این منظور را غربالگری کرد تا مواد با خاصیت دی الکتریک عالی در دماهای بالا را شناسایی کند. این مدل ها قادر به پیش بینی چگالی پلیمرها بر اساس ویژگی های ساختاری آن ها بودند و در نتیجه کاندیدهای دارای بیشترین پتانسیل را اولویت بندی می کردند. این رویکرد هدفمند منجر به کشف پلیمرهای جدید نظیر PONB-2Me5Cl شده است. این پلیمر در زمینه چگالی انرژی در دمای c° 200 رکوردشکنی کرده، فاکتوری که در بخش های هوا و فضا و وسایل نقلیه الکتریکی یک معیار حیاتی به شمار می آید. پیشرفت های صورت گرفته نشان دهنده توانایی هوش مصنوعی در کمک به پشت سر گذاشتن فناوری های متداول است.

مطالعه موردی 2: طراحی نسل آینده مواد اولیه 6G توسط کمپانی رزوناک

با پیشرفت صنعت مخابرات و حرکت به سمت فناوری 6G تقاضا برای مواد اولیه ای با ویژگی های الکترومغناطیسی مشخص نیز افزایش یافته است. کمپانی رزوناک واقع در توکیو که پیش از این با نام شوا دنکو شناخته می شد، با کمپانی متمرایز شریک شد تا مواد اولیه ای را طراحی کنند که برای استفاده به عنوان 6G بهینه سازی شده باشد. روش های طراحی قدیمی و متداول برای برآورده کردن معیارهای سختگیرانه عملکرد محصول ناکافی به نظر می رسیدند.

کمپانی متمرایز در زمینه توسعه مدل های ساختار-ویژگی که قادر به پیش بینی رفتار ماده اولیه با دقتی منحصر به فرد است، تخصص دارد. رزوناک مدل های متمرایز را بر روی سه جایگزین مستقل ارزیابی کرد و دریافت که این مدل ها قابلیت بی نظیری در پیش بینی رفتار ماده اولیه مطابق با نیاز آن ها دارند. دقت بالای مدل های هوش مصنوعی محور متمرایز به تسهیل فرایند طراحی مواد رزوناک کمک کرد و باعث کاهش زمان و منابع مورد نیاز در عملیات تخصصی اینچنینی شد.

رزوناک که به شدت تحت تاثیر عملکرد مدل های متمرایز قرار گرفته بود یک شراکت استراتژیک را با این کمپانی ایجاد کرد و موفق به توسعه مواد اولیه ای شد که به طور خاص برای فناوری های 6G نسل آینده طراحی شده بودند.

مطالعه موردی 3: توسعه پلیمرهای زیست تجزیه پذیر برای کمپانی کیمبرلی کلارک

پایداری در صنعت مواد اولیه و بی بافت ها یک نگرانی مهم محسوب می شود. کمپانی کیمبرلی کلارک واقع در شهر ایروینگ ایالت تگزاس قصد توسعه پلیمرهای زیست تجزیه پذیر به جای پلاستیک های معمول را داشت تابدون قربانی کردن عملکرد اثرات زیست محیطی را کاهش دهد.

نرم افزار متمرایز به کیمبرلی این امکان را داد تا بیش از 20000 پلیمر زیستی کاندید را غربالگری کرده و ترکیبات شیمیایی با خواص مکانیکی مطلوب را شناسایی کند. مدل های هوش مصنوعی هم شرایط پردازش و هم ساختارهای شیمیایی را ارزیابی کرده و برای به دست آوردن معیارهای عملکردی نظیر استحکام کششی و انعطاف پذیری آن ها را بهینه سازی می کنند. در حال حاضر پلیمرهای شناسایی شده تحت ارزیابی های دقیقی قرار دارند تا اطمینان حاصل شود که با استانداردهای پایداری و عملکرد کمپانی کیمبرلی مطابقت داشته باشند. این پروژه پتانسیل هوش مصنوعی را در پیشبرد نوآوری های پایدار نشان می دهد؛ با پیشرفت نوآوری شرکت ها می توانند به توسعه مواد اولیه زیست سازگار در راستای اهداف زیست محیطی بپردازند.

مطالعه موردی 4: تسهیل بازیافت مکانیکی با مدل های پیش بینی کننده

بازیافت مکانیکی پلاستیک ها شامل پردازش دوباره مواد اولیه و تبدیل آن ها به محصولات جدید است. این فرایند نیازمند کنترل دقیق بر روی ترکیبات فیلم و پارامترهای فرایند می باشد چون در واقع کیفیت و ثبات محصول نهایی را تضمین می کند. شرکت هایی که تلاش می کنند تا محصولات بازیافتی خود را با قوانین و مقررات سختگیرانه دولتی هماهنگ نمایند باید مواد اولیه خود را بر اساس دستورالعمل های تعیین شده توسط انجمن بازیافت کنندگان پلاستیک(APR) آزمایش کنند. دریافت گواهینامه از انجمن یک چالش بسیار بزرگ است چون نیازمند انجام آزمایشات گسترده و هزینه بر بوده تا ثابت شود که فیلم های بازیافتی مطابق با استانداردهای مورد نیاز هستند.

متمرایز موفق به توسعه یک مدل پیش بینی کننده برای یک مشتری شد که قصد داشت فیلم های چندلایه مطابق با استاندارد APR تولید کند. مدل هوش مصنوعی متمرایز می تواند بر اساس ترکیبات فیلم و پارامترهای فرایند رد/قبول محصول خروجی را پیش بینی کند. این کار باعث کاهش چشمگیر تعداد آزمایشات موردنیاز می شود. مشتری با پیش بینی دقیق این که کدام فرمولاسیون منجر به تولید محصولی بر اساس استانداردهای مورد نیاز خواهد شد، می تواند ده ها یا صدها آزمایش گران را دور بزند و هم در زمان و هم منابع خود صرفه جویی کند. نتایج اولیه امیدبخش بوده است چون مشتری مدل کمپانی متمرایز را محک زد و آن را با پیش بینی های تخصصی انجام شده در داخل شرکت مقایسه کرد و متوجه عملکرد بی نظیر آن شد.

ساخت یک سازمان تحقیق و توسعه آماده برای هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در فرایند تحقیق و توسعه تنها یک موضوع فنی نیست بلکه نیازمند همگام شدن با سطوح فرهنگی و سازمانی می باشد(شکل 3). به کارگیری موفقیت آمیز هوش مصنوعی وابسته به مدیریت داده ها، تخصیص نقش ها و سرمایه گذاری استراتژیک در بخش های کلیدی و مهم است. در تعامل با چندین شرکت مختلف مشخص شد که برای ساخت سازمان تحقیق و توسعه آماده برای هوش مصنوعی توجه به چند عنصر مهم لازم و ضروری است.

مدیریت داده ها: پایه و اساس هوش مصنوعی

داده سنگ بنای تمامی مدل های هوش مصنوعی است. مدیریت موثر داده ها شامل جمع آوری، سازماندهی و حفظ و نگهداری مجموعه داده های با کیفیت بالا که به طور دقیق نماینده ماده اولیه و فرایند مورد مطالعه باشند، است. منابع داده ای متفاوت، فرمت های ناهماهنگ و سوابق ناقص از چالش های معمول در این زمینه به شمار می روند. سازمان ها برای برطرف کردن این مشکلات باید این اقدامات را انجام دهند:

• متمرکزکردن ذخیره سازی داده ها: به کارگیری دریاچه داده یا مجموعه داده های متمرکز که اطلاعات به دست آمده از منابع مختلف را یکی کرده و دسترسی آسان و سازگاری را تضمین کند؛
• ایجاد سیاست های مدیریت داده ها: تعیین پروتکل های واضح برای جمع آوری، ذخیره سازی و به اشتراک گذاری داده ها به منظور حفظ کیفیت داده ها و سازگاری بااستانداردها.

نقش های اصلی در موفقیت هوش مصنوعی

ایجاد یک تیم شایسته و با صلاحیت تحقیق و توسعه بر مبنای هوش مصنوعی شامل تعیین نقش های مشخصی است که در راستای اهداف هوش مصنوعی سازمان باشند. در این رابطه سه نقش اصلی و مهم وجود دارد:

1. قهرمان های هوش مصنوعی: این افراد مسئول مدیریت و ساختاردهی داده ها هستند تا نسبت به آمادگی آن ها برای آموزش دهی مدل و تجزیه و تحلیل اطمینان حاصل شود. آن ها مانند پلی میان داده های خام و بینش های عملی هستند که باعث می شود حضورشان ضروری باشد.
2. مصرف کنندگان: اعضای این تیم برای اطلاع رسانی در فرایندهای تصمیم گیری از مدل های پیش بینی کننده استفاده می کنند. آن ها از بینش های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی برای برنامه ریزی شبیه سازی ها، طراحی آزمایشات و هدایت نوآوری بهره می گیرند.
3. بازیگران هوش مصنوعی: این ها تکنسین ها و محققان عملی هستند که آزمایشات برنامه ریزی شده را اجرا می کنند. آن ها داده های جدید ایجاد کرده و مدل های هوش مصنوعی را با این داده ها تغذیه می کنند و امکان بهبود مستمر را فراهم می نمایند.

سرمایه گذاری بر روی آموزش و ابزار ضروری

سازمان ها برای بهره برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی باید قهرمانان، مصرف کنندگان و بازیگران هوش مصنوعی را با ابزار کلیدی و برنامه های آموزشی مجهز کنند.

• نوت بوک های آزمایشگاهی الکترونیکی: این ابزار به طور خودکار داده خام را به داده ساختار یافته شده تبدیل کرده و باری که بر دوش قهرمانان هوش مصنوعی است را سبک می کند.
• نرم افزار مدلسازی: ابزاری نظیر پلتفورم متمرایز به طور خودکار داده ساختار یافته را به مدل هایی با کاربری آسان تبدیل کرده و باری که بر دوش قهرمانان و مصرف کنندگان هوش مصنوعی است را سبک می کند.
• آموزش و پرورش: فراهم کردن برنامه های آموزشی جامع و کامل برای مجهز کردن اعضای تیم به دانش و مهارت های لازم امکان استفاده موثر از ابزار هوش مصنوعی و تفسیر خروجی آن ها را فراهم می کند. در این صورت تمامی سهامداران می توانند در ابتکارات هوش مصنوعی سهم داشته باشند و از آن بهره ببرند.

ساختن آینده مواد اولیه با استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با ایجاد امکان کشف و بهینه سازی سریع تر و دقیق تر مواد اولیه باعث پیشبرد نوآوری، کاهش هزینه ها و بهبود پایداری می شود.

با رشد و تکامل صنعت در آغوش گرفتن هوش مصنوعی برای سازمان هایی که به دنبال حفظ رقابت پذیری خود و رفع چالش های پدیدآمده هستند، لازم و ضروری است. به کارگیری هوش مصنوعی در فرایندهای تحقیق و توسعه نه تنها باعث سرعت بخشیدن به توسعه مواد اولیه می شود بلکه فرصت های جدیدی را برای مواد اولیه پایدار و با عملکرد بالا به وجود می آورد که برطرف کننده تقاضاهای آتی هستند.