Yeni bir algoritma, malzeme özelliklerini tahmin etmek için bir kristaldeki kimyasal elementleri kullanır. Algoritma, materyal keşfi için gerekli hesaplamayı basitleştirir ve mevcut algoritmalarla karşılaştırıldığında, işlemi yaklaşık 10.000 kat artırır. / Second Bay Studios/Harvard SEAS

Yakıt tasarruflu araçların çoğunda bile, toplam benzin enerjisinin yaklaşık yüzde 60’ı egzoz borusu ve radyatördeki ısı nedeniyle kaybolur. Bununla mücadele etmek için araştırmacılar; ısıyı elektriğe dönüştürebilen yeni termoelektrik malzemeler geliştiriyorlar. Bu yarı iletken malzemeler, elektriği tekrar araca geri gönderebilir ve yakıt verimliliğini yüzde 5’e kadar arttırabilir.

Zorluğu, atık ısı geri kazanımı için mevcut termoelektrik malzemeler çok pahalı ve geliştirmek için zaman alıcıdır. Hafniyum ve zirkonyum (nükleer reaktörlerde en yaygın olarak kullanılan elementler) kombinasyonundan elde edilen en son teknoloji ürünü malzemelerden biri, ilk keşfinden optimum performansa kadar 15 yıl sürmüştür.

Harvard John A. Paulson Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu (SEAS) araştırmacıları ise; herhangi bir deneysel girdi olmaksızın, kuantum mekanik denklemleri çözmeye dayanarak, bu materyalleri aylar içinde keşfedip, optimize edebilecek bir algoritma geliştirdiler.

SEAS‘ta Hesaplamalı Malzeme Bilimi Doçenti Boris Kozinsky: “Bu termoelektrik sistemler çok karmaşıktır. Yarı iletken malzemeler, bu sistemde çalışmak için çok yüksek elektrik iletkenliği, yüksek termogüç ve düşük ısıl iletkenlik de dahil olmak üzere çok spesifik özelliklere sahip olmak zorundadır. Böylece tüm bu ısı elektriğe dönüştürülür. Amacımız, her şeyi sağlayabilecek yeni bir malzeme bulmaktı. Termoelektrik dönüşüm için önemli özellikler aynı zamanda istikrarlı ve ucuz…”

Ekip böyle bir materyal bulmak için, sadece kristalde kullanılan kimyasal elementlere dayalı bir malzemenin elektronik taşıma özelliklerini tahmin edebilen bir algoritma geliştirdi. Anahtar, elektron fonon saçılımı için hesaplama yaklaşımını basitleştirmek ve mevcut algoritmalara kıyasla yaklaşık 10.000 kez hızlandırmaktı.

Geliştirilmiş algoritmayı kullanarak, araştırmacılar daha önce, hiç sentezlenmemiş yapılar da dahil olmak üzere birçok olası kristal yapıyı taradılar. Bunlardan, Kozinsky ve Samsonidze, listeyi birkaç ilginç sonuca kadar indirdi. Bu adaylardan araştırmacılar daha fazla hesaplama optimizasyonu gerçekleştirdiler ve en iyi performans gösterenleri deney ekibine yolladılar.

Daha önceki bir çalışmada araştımacılar; bu hesaplamalar tarafından önerilen en üst adayları sentezlemiş ve önceki termoelektrik malzemeler kadar verimli ve stabil olan ancak 10 kat daha ucuz bir malzeme bulmuşlardır. İlk taramadan itibaren toplam süre: 15 ay…

Kozinsky: “15 ay önce, önceki malzemelerin optimize edilmesi için 15 yıl süren hesaplama ve deneyler yaptık. Gerçekten heyecan verici olan şey; muhtemelen sadeleştirmenin boyutunu tam olarak anlamamamızdır. Bu yöntemi potansiyel olarak daha hızlı ve daha ucuz hale getirebiliriz.”

Kozinsky, yeni metodolojiyi geliştirmeyi ve topolojik izolatörler gibi yeni egzotik malzemelerin daha geniş bir sınıfında elektronik taşımayı keşfetmek için kullanmayı umduğunu söylüyor.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You May Also Like

Mühendisler LEGO Benzeri Yapay Zeka Çipi İnşa Ediyor

Cep telefonlarının, akıllı saatlerin ve diğer giyilebilir cihazların daha yeni bir model…

AI; doktorların COVID-19 salgını sırasında yoğun bakım yataklarından en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilir

Yeni teknoloji, yoğun bakım ünitesi (YBÜ) tedavisine ihtiyaç duyan hastaları belirleyerek COVID-19…

Doğal Dili Programlama Koduna Çeviren Bir Yapay Zeka Sistemi: Codex

  Yapay zeka araştırma şirketi OpenAI, doğal dili programlama koduna çeviren bir…

AI’ye Karanlıkta Renkleri Tanımlamayı Öğretmek

California Üniversitesi‘ndeki bir araştırma ekibi, karanlıkta sınırlı renk görüşü sağlamak için derin…