Damla kalıntıları tuzların bileşimini açığa çıkarıyor
Kurutulmuş sodyum sülfat çözeltisinin (Na2SO4) mikroskop fotoğrafı
Kalıntıyı ortaya çıkarmak: Tuz çözeltileri kuruduğunda, geride karakteristik, genellikle simetrik kristal desenleri bırakırlar. Bu tuz kalıntıları sadece güzel görünmekle kalmıyor, aynı zamanda kimyagerlerin keşfettiği gibi sıvının içinde hangi maddelerin bulunduğunu da ortaya çıkarabiliyor. Böyle bir damla sanat eserinin fotoğrafı, tuzun yapay zeka kullanılarak kimyasal olarak analiz edilmesi için yeterli oluyor. Bu teknoloji gelecekte Mars’ta analiz yapmak veya uyuşturucu testi yapmak için kullanılabilir.
Tuz çözeltisi kuruduğunda su buharlaşır ve geriye yalnızca tuz kalır. Bu, çok çeşitli şekillerde tuz kristallerinden yapılmış yapılar oluşturur. Bu görünüşte basit süreçte karmaşık biyofiziksel süreçler iş başındadır. Sonuçta tuz kalıntısından hangi desenin oluşacağı çeşitli faktörlere bağlıdır. Örneğin maddelerin kimyasal özelliklerinin yanı sıra sıcaklık, nem ve yüzey gerilimi de tuz kristallerinin türünü etkiler.
Damla desenlerini sayısal kodlara çevirin
Kurutulmuş potasyum klorür (KCl) çözeltisinin mikroskop görüntüsü.
Florida Eyalet Üniversitesi’nden Bruno Batista liderliğindeki bir ekip, şimdi bu kurutma işleminin sonucunun orijinal çözümü belirlemek için kullanılıp kullanılamayacağını araştırdı. Araştırmacıların amacı: Damlacık deseninden tuzun kimyasal bileşimini belirlemek. Bunu yapmak için 42 inorganik tuz çözeltisi oluşturdular, bunların küçük damlalarının düz cam yüzeylerde kurumasını sağladılar ve ortaya çıkan beyaz tuz lekelerinin siyah bir arka plan önünde toplam 7.500 fotoğrafını çektiler.
Kimyagerler daha sonra her fotoğrafa alan, yoğunluk ve tutarlılık gibi özellikler de dahil olmak üzere 16 parametre atamak için yazılım kullandılar ve farklı damla görüntülerinin bu parametrelerini, tuz modellerini ikili biçimde kodlayan sayılara çevirdiler. Daha sonra bunu bir yapay zekayı (AI) eğitmek için kullandılar, böylece tuz bileşimini halka, iğne veya yaprak şeklinde düzenlenmiş kristallerin fotoğraflarından çıkarabilecekti. Daha sonra yapay zekayı, eğitim veri setinin parçası olmayan ek düşme deseni görüntüleriyle test ettiler.
Yapay zeka tuz kalıplarını tanıyor
Kurutulmuş bir sodyum sülfit çözeltisinin (Na2SO3) mikroskop fotoğrafı.
Sonuç: Vakaların yaklaşık yüzde 90’ında yapay zeka karşılık gelen tuzu doğru bir şekilde tanıdı. AI, benzer kimyasal özelliklere ve karşılık gelen damla modellerine sahip olan sodyum klorür (sofra tuzu) ve potasyum klorür (deniz tuzu) gibi tuzları bile güvenilir bir şekilde tanıdı. Florida Eyalet Üniversitesi’nden kıdemli yazar Oliver Steinbock, “Ne kadar iyi çalıştığına şaşırdık” diyor.
Steinbock bey, bu nedenle kristalin kalıntıların “çeşitli tuzların kimyasal parmak izleri” gibi davrandığını söylüyor. “Numuneden örneğe desen farklılıkları olsa da, bir tuzun tüm örnekleri, diğer tuz türlerinden yeterince farklı olduğundan, onun ne tür bir tuz olduğunu anlayabiliyoruz.”
Ancak ekibin bildirdiğine göre yöntem şu ana kadar yalnızca saf tuzlarla güvenilir bir şekilde çalıştı. Ancak bireysel değerler konusunda yeteneklien yapay zeka, iki içerdiğinden oluşan tuz karışımlarını tanıyamadı çünkü bunların damlacık desenleri, ilgili bireysel gençlik desenlerinden önemli ölçüde.
Yabancı gezegenlerdeki ve kandaki tuzu analiz edilmesi
Yeni geliştirilen analiz teknolojisi gelecekte çeşitli amaçlarla kullanılabilir. Örneğin, Mars gibi yabancı gezegenlerdeki bir uzay sondası, tuz kristallerinin fotoğraflarını çekebilir ve bunların yapay zeka veritabanını kullanarak değerlendirilmesini sağlayabilir. Bu, gezicinin sahada kimyasal analizler yapmasından çok daha kolay olurdu.
Ancak örüntü tanıma, eğer kameralı bir akıllı telefon yeterliyse, gelecekte mobil hızlı uyuşturucu testleri veya dünyanın uzak bölgelerinde uygun maliyetli kan analizleri için de yararlı olabilir. Teorik olarak en küçük numune miktarları bile bunun için yeterlidir. Kimyagerler, bir damladaki tuz kalıntısından tuzun belirlenmesi için sadece birkaç miligramın yeterli olduğunu bildiriyor.
Daha büyük miktarlarda veri yapay zeka analizini optimize etmelidir
Batista ve meslektaşları artık daha güvenilir sonuçlar elde etmek için yapay zekalarını çok daha büyük bir veri seti ile eğitmek istiyor. Yapay zekanın ayrıca tuz karışımlarını tanımayı da öğrenmesi gerekiyor. Bunun için gereken yüzbinlerce tuz damlasını bir robot otomatik olarak üretip fotoğraflayacak. Robot, insanın aksine bu aktiviteyi yaparken yorulmaz. Steinbock bey, “Bilgisayar aslında giderek daha fazla görüntüyle giderek daha iyi hale geliyor” diyor. (Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, 2024)
Bir yanıt yazın