Pionierska platforma projektowania ujawnia nowe struktury topologiczne
W ciągu ostatnich kilku dekad materiały topologiczne zyskały ogromną popularność wśród społeczności fizyków i inżynierów, podczas gdy naukowcy wciąż odkrywają coraz więcej tych egzotycznych materiałów, których właściwości pozostają niezmienione pomimo ciągłego skręcania, zginania lub innych deformacji. Niegdyś uważane za niezwykłe, dziś materiały topologiczne są wszechobecne i obejmują materiały elektroniczne, optyczne i mechaniczne. Mechaniczne metamateriały topologiczne oraz szeroko pojęta dziedzina topologicznych aspektów układów materii skondensowanej stanowią dynamicznie rozwijające się obszary badań. Aby przyśpieszyć ich odkrywanie oraz poszukiwanie praktycznych zastosowań, konieczne jest innowacyjne podejście do projektowania. Finansowany ze środków Unii Europejskiej projekt TopMechMat miał na celu wykorzystanie możliwości algorytmów genetycznych na potrzeby procesu skanowania parametrów na szeroką skalę, które stanowi wymagany element nowatorskich algorytmów projektowania.
Topologiczna chemia kwantowa i algorytmy genetyczne
Według koordynatora projektu Sebastiana Hubera z Politechniki Federalnej w Zurychu będącej gospodarzem projektu: „Kluczowa cecha materiałów topologicznych – stabilność funkcji zakodowanych w topologii – wynika z faktu, że topologia przejawia się w dyskretnych indeksach topologicznych”. Są one funkcjami matematycznymi, które mapują struktury chemiczne lub molekularne na wartości liczbowe – cyfrowe odpowiedniki struktur chemicznych. Aby możliwe było odkrycie nowych materiałów topologicznych, wspomniane indeksy topologiczne o dyskretnych wartościach muszą zostać zoptymalizowane. To oznacza, że nie jest możliwe zastosowanie tradycyjnych ciągłych schematów optymalizacji opartych na gradientach, takich jak metoda najszybszego spadku. Aby sprostać tym wyzwaniom, projekt TopMechMat zwrócił się ku nowej teorii topologicznej chemii kwantowej i algorytmom genetycznym związanym ze sztuczną inteligencją. Topologiczna chemia kwantowa, opisująca wszystkie możliwe struktury pasmowe (możliwe poziomy energii elektronów i pasma wzbronione) we wszystkich materiałach, stanowiła doskonałą podstawę teoretyczną dotyczącą podstawowych mechanizmów występujących w materiałach topologicznych. Te spostrzeżenia zostały wykorzystane w algorytmach genetycznych związanych ze sztuczną inteligencją – podejściu do optymalizacji bez gradientu opartemu na genetyce, doborze naturalnym i ewolucji, aby dzięki nim poszukiwać mechanicznych metamateriałów topologicznych. Wspomniane algorytmy, które są szeroko stosowane w dziedzinach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, cechuje niezwykle skuteczne odkrywanie zoptymalizowanych rozwiązań podczas przeszukiwania dużych i złożonych zbiorów danych.
Nowe podejście do projektowania, nowe mechaniczne metamateriały topologiczne
„Zmieniliśmy sposób projektowania mechanicznych metamateriałów topologicznych dzięki połączeniu topologicznej chemii kwantowej i strategii projektowania ewolucyjnego związanej ze sztuczną inteligencją, takiej jak strategia ewolucji adaptacji macierzy kowariancji. Dzięki nim nasze badania stosowane dotyczące poszukiwań topologicznych metamateriałów mechanicznych pogłębiły nasze zrozumienie podstaw, czyli mechanizmów topologicznych. Sukces widać od razu – nasze podejście ujawniło struktury topologiczne, których nigdy nie zaobserwowano w ramach żadnej innej platformy, w tym w ramach platform elektronicznych badających takie stany materii od wczesnych lat 80.”, zauważa Huber. Projekt okazał się też być doskonałym dowodem potwierdzającym znaczenie badań interdyscyplinarnych, w których odkrycia i eksperymenty w jednej dziedzinie mogą prowadzić do nieoczekiwanych przełomów w pozornie niepowiązanych obszarach. Badając fale dźwiękowe we wnękach akustycznych, naukowcy zdali sobie sprawę, że nowa wiedza w dziedzinie inżynierii akustycznej może mieć wpływ na zrozumienie nadprzewodnictwa w materiale kwantowym – skręconym dwuwarstwowym grafenie. „Ten zaskakujący związek między dwoma pozornie niezwiązanymi ze sobą zagadnieniami może być jednym z najważniejszych wniosków płynących z tego projektu”, zauważa Huber. Huber uważa, że sztuczna inteligencja może odegrać jeszcze ważniejszą rolę w procesie poszukiwania topologicznych materiałów elektronicznych. „Upraszczając, projektowanie materiałów mechanicznych lub optycznych można sprowadzić do wiercenia odpowiedniego układu otworów w odpowiednich materiałach. Związki elektroniczne wymagają przeszukiwania obszernych rekordów w krystalograficznych bazach danych w celu powiązania ich z pożądanymi właściwościami, co jest wyzwaniem dobrze dostosowanym do metod analizy danych przez sztuczną inteligencję”, podsumowuje. Wykorzystanie możliwości algorytmów genetycznych i innych metod opartych na sztucznej inteligencji powinno przyspieszyć odkrycia wykraczające poza obecne, stanowiące jedynie wierzchołek góry lodowej, jeśli chodzi o mechaniczne, elektroniczne i optyczne metamateriały topologiczne. Z pewnością pojawią się nowe, niecodzienne zastosowania.
Słowa kluczowe
TopMechMat, topologiczne, sztuczna inteligencja, algorytmy genetyczne, mechaniczne metamateriały topologiczne, topologiczna chemia kwantowa, topologia, strategia ewolucji adaptacji macierzy kowariancji, indeksy topologiczne, nadprzewodnictwo, grafen
