Creato una "mano" robotica che muove i singoli atomi

I ricercatori del Centro finlandese per l’intelligenza artificiale FCAI e dell’Università di Aalto hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale

basato sull'apprendimento per rinforzo profondo,che può controllare minuscole “pinzette” e raccogliere materiali da singoli atomi. Secondo gli scienziati, la creazione di nuovi materiali atomo per atomo, invece di utilizzare i tradizionali metodi di sintesi chimica, potrebbe rivelare proprietà interessanti associate alla superconduttività o agli stati quantistici.

Principi di funzionamento del manipolatore. Immagine: I-Ju Chen et al., Nature Communications

Usando il loro metodo, gli scienziati sono riusciti a raccogliereun reticolo a forma di stella di singoli atomi d'argento in una camera a vuoto molto fredda. Formare una struttura definita con precisione è simile a muovere le palline su una scacchiera cinese, notano gli scienziati, solo che in questo caso, al posto delle mani, minuscole "pinzette" controllate dall'intelligenza artificiale lavorano per afferrare e trascinare ogni atomo in posizione.

Tradizionalmente, viene utilizzato l'apprendimento per rinforzonei videogiochi o negli scacchi. È un sistema in cui l'IA interagisce con un ambiente o un modello reale. Nel corso dell'apprendimento, l'IA cerca per tentativi ed errori di ottenere il risultato desiderato, mentre per le giuste azioni o risultati riceve una ricompensa. Il nuovo lavoro è il primo esempio di utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per manipolare le particelle su scala nanometrica.

Costruzione di un reticolo atomico. Immagine: I-Ju Chen et al., Nature Communications

Gli autori del lavoro hanno adattato l’apprendimento di rinforzo profondo esistente a questo scopo. L'intelligenza artificiale ha impiegato circa un giorno per studiare l'algoritmo e poi circa un'ora per costruire il reticolo della forma desiderata. 

I ricercatori notano quel movimento precisoatomi è difficile anche per gli esperti umani. Ritengono che l'introduzione dell'apprendimento automatico possa accelerare la scelta dei parametri che di solito vengono risolti dalle persone attraverso tentativi ed errori. Insieme, questo contribuirà a fare un passo avanti nella nanotecnologia, affermano gli scienziati.

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