Yemen Science يمن ساينس: الشبكة اليمنية للعلوم والبيئة، موقع يهتم بأخبار العلوم والتكنولوجيا والصحة والبيئة والسكان
مقالات مشابهة
في خطوة علمية واعدة قد تسهم في تسريع تطوير البطاريات والموصلات الفائقة الأداء، توصل فريق من الباحثين في جامعة روتشستر الأمريكية إلى طريقة ذكية لتحليل التفاعلات الذرية المعقدة التي تحدث على سطح المواد، دون الحاجة إلى قدرات حوسبة خارقة لا تزال بعيدة المنال.
عادةً ما تتطلب محاكاة هذه التفاعلات – الضرورية لفهم وتحسين أداء الأجهزة الكهروكيميائية – كميات هائلة من البيانات وقدرة حاسوبية ضخمة لتصوير التركيب الذري والتفاعلات الكيميائية بدقة عالية. لكن الباحث سيدهارث ديشباندي، أستاذ مساعد في قسم الهندسة الكيميائية بجامعة روتشستر، يقول: “من غير الممكن حاليًا لأي حاسوب خارق في العالم إجراء تحليل شامل لهذا المستوى من التعقيد. لذا نحن بحاجة إلى طرق ذكية لفهم التفاعلات الأهم، وتقليص نطاق البيانات الضرورية”.
اعتمد الفريق على مبدأ التشابه البنيوي بين التراكيب الذرية المختلفة، واكتشف أنه يمكن التوصل إلى نتائج دقيقة بتحليل أقل من 2% من التكوينات الممكنة. واستنادًا إلى هذا المفهوم، طوّر الباحثون خوارزمية جديدة قادرة على تقليص التعقيد الحسابي بشكل كبير، وتم نشر نتائج البحث في مجلة Chemical Science.
وللمرة الأولى، استُخدمت الخوارزمية لتحليل تأثير العيوب السطحية في المعادن على تفاعل أكسدة أول أكسيد الكربون، وهو تفاعل مهم لفهم فقدان الطاقة في خلايا الوقود الكحولية. وتُعد هذه الطريقة تعزيزًا كبيرًا لنظرية الكثافة الوظيفية (DFT)، وهي إحدى أهم الأدوات الحسابية في علم المواد منذ عقود.
ويضيف ديشباندي: “ما أنجزناه يشكّل أرضية صلبة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مستقبلاً. نهدف إلى تطبيق هذا الأسلوب في تحديات أكبر، مثل فهم التداخلات بين الأقطاب والكهارل في البطاريات، وتفاعلات المحاليل مع أسطح المحفزات، ودراسة المواد متعددة المكونات كالسبائك”.
إن هذه النتائج تمثل تقدمًا نوعيًا في تقنيات النمذجة الجزيئية، وتفتح الباب أمام تصميم مواد متقدمة بكفاءة طاقية أعلى وبوقت وجهد أقل، ما قد ينعكس على تطورات تقنية ملموسة في قطاع الطاقة.
