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एआई-संचालित लैब ने सामग्री खोज प्रक्रिया में क्रांति ला दी

नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक सेल्फ-ड्राइविंग प्रयोगशाला विकसित की है, जो पहले की प्रणालियों की तुलना में 10 गुना तेज़ी से डेटा एकत्र करती है। पारंपरिक स्थिर-स्थिति विधियों के बजाय डायनामिक फ्लो एक्सपेरिमेंट्स लागू करके, यह एआई-आधारित प्रणाली रासायनिक प्रतिक्रियाओं की वास्तविक समय में निरंतर निगरानी करती है, जिससे सामग्री खोज की गति में जबरदस्त वृद्धि होती है और अपशिष्ट भी कम होता है। यह नवाचार स्वच्छ ऊर्जा, इलेक्ट्रॉनिक्स और स्थिरता से जुड़ी चुनौतियों के लिए नई सामग्री विकसित करने के तरीके को बदलने का वादा करता है।
एआई-संचालित लैब ने सामग्री खोज प्रक्रिया में क्रांति ला दी

प्रयोगशाला स्वचालन के क्षेत्र में एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण वैज्ञानिकों के लिए नई सामग्री खोजने के तरीके को पूरी तरह बदल रहा है। नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी सेल्फ-ड्राइविंग प्रयोगशाला विकसित की है, जो पूर्व की तकनीकों की तुलना में कम से कम 10 गुना अधिक डेटा एकत्र करती है, जिससे सामग्री खोज की गति में जबरदस्त तेजी आती है।

यह उपलब्धि, जो 'नेचर केमिकल इंजीनियरिंग' में प्रकाशित हुई है, डायनामिक फ्लो एक्सपेरिमेंट्स का उपयोग करती है, जिसमें रासायनिक मिश्रण लगातार सिस्टम के माध्यम से प्रवाहित होते हैं और वास्तविक समय में उनकी निगरानी की जाती है। यह पारंपरिक स्थिर-स्थिति विधियों से एक बड़ा बदलाव है, जिनमें विश्लेषण से पहले प्रतिक्रियाओं के पूर्ण होने का इंतजार करना पड़ता था।

"हमने अब एक ऐसी सेल्फ-ड्राइविंग लैब बनाई है, जो डायनामिक फ्लो एक्सपेरिमेंट्स का उपयोग करती है, जिसमें रासायनिक मिश्रणों को सिस्टम के माध्यम से लगातार बदला जाता है और उनकी रियल-टाइम में निगरानी की जाती है," बताते हैं मिलाद अबोलहसानी, एनसी स्टेट में केमिकल और बायोमॉलिक्यूलर इंजीनियरिंग के एएलसीओए प्रोफेसर और अध्ययन के प्रमुख लेखक। "यह एक सिंगल स्नैपशॉट से पूरी फिल्म देखने जैसा है, जिसमें आप प्रतिक्रिया को होते हुए देख सकते हैं।"

यह प्रणाली कभी भी चलना या सैंपल का विश्लेषण करना बंद नहीं करती, और हर आधे सेकंड में डेटा कैप्चर करती है, बजाय इसके कि हर प्रयोग के पूरा होने का इंतजार किया जाए। इस निरंतर संचालन से लैब के मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म्स को कहीं अधिक उच्च गुणवत्ता वाला डेटा मिलता है, जिससे उनकी भविष्यवाणियाँ और अधिक सटीक होती जाती हैं और समस्याओं का समाधान भी तेज़ी से होता है।

गति के अलावा, यह नवाचार पर्यावरणीय प्रभाव को भी काफी कम करता है। "जरूरत से कम प्रयोगों के कारण, यह प्रणाली रसायनों के उपयोग और अपशिष्ट को काफी हद तक घटा देती है, जिससे अनुसंधान अधिक टिकाऊ बनता है," अबोलहसानी बताते हैं। "सामग्री खोज का भविष्य सिर्फ गति का नहीं, बल्कि जिम्मेदारी से आगे बढ़ने का भी है।"

वैश्विक चुनौतियों के समाधान के लिए इसके प्रभाव गहरे हैं। सेल्फ-ड्राइविंग लैब्स वैज्ञानिकों को स्वच्छ ऊर्जा, नई इलेक्ट्रॉनिक्स या टिकाऊ रसायनों के लिए नई सामग्री कुछ दिनों में खोजने में सक्षम बना सकती हैं, जो पहले वर्षों लगते थे। परीक्षण के दौरान, डायनामिक फ्लो सिस्टम ने प्रशिक्षण के बाद पहली ही कोशिश में सबसे उपयुक्त सामग्री की पहचान कर ली, जिससे इसकी दक्षता सिद्ध हुई।

यह तकनीक स्वायत्त विज्ञान की एक व्यापक दिशा का हिस्सा है, जिसमें एआई और रोबोटिक्स पारंपरिक तरीकों की तुलना में खोज की गति को 10 से 100 गुना तक बढ़ा देते हैं। जैसे-जैसे ये प्रणालियाँ विकसित होती जाएंगी, वे ऊर्जा, स्थिरता और उन्नत सामग्री विकास जैसी समाज की सबसे बड़ी चुनौतियों के लिए तेज़ समाधान देने का वादा करती हैं।

Source: Sciencedaily

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