Немецкие ученые научили автономного робота играть с NanoLEGO

Немецкие ученые научили автономного робота играть с NanoLEGO

Ученые из Германии разработали систему искусственного интеллекта, которая автономно учится захватывать и перемещать отдельные молекулы с помощью сканирующего туннельного микроскопа. Этот метод, опубликованный в Science Advances, актуален не только для исследований, но и для новых производственных технологий, таких как молекулярная трехмерная печать.

«Быстрое и экономичное производство прототипов или моделей, более известное как трехмерная печать, давно зарекомендовало себя как важный инструмент в промышленности. Если бы эту концепцию можно было перенести на наномасштаб, чтобы отдельные молекулы можно было соединить или разделить снова, как кубики LEGO, возможности были бы почти безграничными, учитывая, что существует около 1 060 возможных типов молекул», — объясняет доктор Кристиан Вагнер, руководитель рабочей группы ERC по молекулярным манипуляциям в Forschungszentrum Jülich.

Несмотря на то, что сканирующий туннельный микроскоп является полезным инструментом для перемещения отдельных молекул вперед и назад, всегда требуется специальный «рецепт» для того, чтобы направить кончик микроскопа, чтобы расположить молекулы пространственно целенаправленным образом. Этот способ нельзя ни рассчитать, ни вывести интуитивно, так как механика в наномасштабе слишком изменчива и сложна. В конце концов, наконечник микроскопа — это не гибкий захват, а жесткий конус. Молекулы просто слегка прилипают к наконечнику микроскопа и могут быть помещены в нужное место только с помощью сложных схем движения.

Немецкие ученые научили автономного робота играть с NanoLEGO

Перед искусственным интеллектом (ИИ) была поставлена ​​задача удалить отдельные молекулы из закрытого молекулярного слоя. Для этого сначала устанавливается связь между кончиком микроскопа (вверху) и молекулой (посередине). Затем AI пытается удалить молекулу, перемещая наконечник, не нарушая контакта. Изначально движения происходят рандомно. После каждого прохода ИИ учится на накопленном опыте и становится все лучше и лучше.

«В нашем случае перед агентом была поставлена ​​задача удалить отдельные молекулы из слоя, в котором они удерживаются сложной сетью химических связей. Если быть точным, это были молекулы перилена, такие как те, которые используются в красителях и органических световых связях, излучающих диоды. Особая проблема здесь состоит в том, что сила, необходимая для их перемещения, никогда не должна превышать прочность связи, с которой острие сканирующего туннельного микроскопа притягивает молекулу, поскольку в противном случае эта связь разорвалась бы. Следовательно, наконечник микроскопа должен выполнять особую схему движения, которую нам раньше приходилось буквально обнаруживать вручную», — сообщил Кристиан Вагнер, доктор и руководитель рабочей группы ERC по молекулярным манипуляциям в Forschungszentrum Jülich.

В то время как программный агент со временем вырабатывает правила, определяющие, какое движение является наиболее перспективным для успеха в той или иной ситуации и, следовательно, с каждым циклом становится лучше.

Немецкие ученые научили автономного робота играть с NanoLEGO

Свежие материалы

Читайте еще