سيؤدي الجمع بين الضوئيات النانوية والتعلم العميق إلى تسريع عملية تطوير الهياكل النانوية

"لقد ربطنا بين عالمين، الضوئيات النانوية والتعلم العميق، وطورنا طريقة جديدة ذات إمكانات تطبيق لا حصر لها تقريبًا في العديد من المجالات"، يختتم الدكتور حاييم سوشوفسكي من جامعة تل أبيب

تربط الطريقة المطورة في جزء من الثانية بين الهياكل النانوية الهندسية وخصائصها البصرية الفريدة، ولها العديد من التطبيقات: بدءًا من اكتشاف الأورام السرطانية وعلاجها وحتى مراقبة الغازات السامة في الهواء الذي نتنفسه.

إن التعاون الرائد متعدد التخصصات في جامعة تل أبيب، بين الباحثين في كلية الفيزياء بقيادة الدكتور حاييم سوتشوفسكي وفي كلية بلافاتنيك لعلوم الكمبيوتر بقيادة البروفيسور ليئور وولف، مكّن من تطوير نظام مبتكر ودقيق وسريع للغاية. طريقة لتحديد الخصائص البصرية للهياكل النانوية. ووفقا للباحثين، تتمتع التكنولوجيا الجديدة بإمكانيات تطبيقية ضخمة ومتنوعة - بدءًا من حاملات الأدوية للأورام السرطانية، مرورًا بالخلايا الشمسية والمراقبة البيئية، وحتى الكشف الفعال والسريع عن الرقائق التالفة في صناعة الإلكترونيات.

وشارك في البحث أيضًا: د. مايكل مرجان وأهيا نجلر وأوري أريئيلي من كلية الفيزياء وإيتسيك مالشيل من كلية علوم الكمبيوتر. نُشرت المقالة في سبتمبر 2018 في مجلة Light: Science & Applications from the Nature group.

يوضح الدكتور سوشوفسكي: "تتعامل الضوئيات النانوية مع تفاعل الضوء مع الهياكل الصغيرة على مستوى النانومتر، حيث قد يكون الجسيم نفسه أصغر من الطول الموجي للضوء". "هذه الجسيمات، التي نقوم بتصميمها في المختبر، لها في كثير من الحالات خصائص بصرية جديدة، تختلف عن خصائص نفس المواد التي نعرفها في الطبيعة. تسمى هذه المواد الهندسية بالمواد الخارقة. على سبيل المثال، يمكن لجزيئات الذهب أو الفضة أن تأخذ لونًا مختلفًا، مثل الأحمر أو الأزرق. وتبين أن هذه الحقيقة قد تم استخدامها بالفعل منذ مئات السنين من قبل الفنانين الذين ابتكروا النوافذ الزجاجية الملونة في الكنائس في جميع أنحاء أوروبا: فقد اعتادوا مزج مسحوق الفضة مع الزجاج المنصهر، وبالتالي حصلوا على ألوان مذهلة. وبطبيعة الحال، لم يفهموا الجانب العلمي للعملية في ذلك الوقت، والتي لم يتم فك شفرتها إلا قبل حوالي 20 عاما".

قام الباحثون في مختبر الدكتور سوشوفسكي للفوتونيات النانوية بتصميم هياكل نانوية لتحقيق الخصائص المطلوبة والمحددة مسبقًا. إحدى الظواهر المثيرة للاهتمام التي يمكن خلقها بهذه الطريقة هي "عباءة الاختفاء"، التي تخفي البنية تمامًا... ومع ذلك، كما يوضح الدكتور مرجان، "كان عمل الهندوس حتى الآن "عبثيًا"". عمل التجربة والخطأ اليدوي، والذي يستغرق أسبوعين في أحسن الأحوال. كنا نبحث عن طرق لتسريع العملية بحيث تكون التكنولوجيا أكثر سهولة ومتاحة، سواء لأغراض البحث أو للتطبيقات في مجالات متنوعة." أدى اللقاء المثمر بين الفيزيائيين وعلماء الكمبيوتر المتخصصين في التعلم العميق إلى الإنجاز الذي طال انتظاره.

يوضح البروفيسور وولف: "التعلم العميق هو أحد مجالات التعلم الآلي، والذي يشهد حاليًا تطورًا متسارعًا". "هذه شبكات عصبية اصطناعية تحتوي على عدد كبير من الطبقات القادرة على التعلم بفعالية من كمية كبيرة جدًا من البيانات، والتعميم على أمثلة جديدة تختلف جوهريًا عن الأمثلة التي شوهدت أثناء التدريب. مجال الذكاء الاصطناعي يتمتع

التعرف على الصور

تزدهر من جديد في السنوات الأخيرة بفضل تطور التعلم العميق وأصبحت مجالات مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام والترجمة الآلية وما إلى ذلك أكثر تطوراً اليوم مما كانت عليه قبل بضع سنوات فقط. قدمني أحد الطلاب إلى الدكتور سوشوفسكي، وعلى الفور تقريبًا شرعنا في اختبار الفرضية القائلة بأنه من خلال التعلم العميق يمكننا تصميم الجسيمات النانوية بشكل فعال ومراقبة خصائصها البصرية الفريدة.

لتعليم الشبكة كيفية إجراء التحديد المطلوب، قام الباحثون بتزويدها ببيانات حول 15,000 بنية هندسية صغيرة معروفة وخصائصها البصرية. لقد تعلمت الشبكة ربط الهيكل الهندسي بالميزات، وكانت النتائج واعدة للغاية: فبدلاً من العمل اليدوي المطول، يوفر الكمبيوتر إجابة دقيقة في غضون جزء من مائة من الثانية! علاوة على ذلك، فإن الطريقة الجديدة تعمل بشكل جيد في كلا الاتجاهين: إذا عرضت على الكمبيوتر قائمة من الخصائص البصرية، فإنها تصف على الفور البنية الصغيرة التي ستوفر تلك الخصائص؛ وإذا عُرض عليه، بدلاً من ذلك، بنية موجودة، فإنه يفك رموز خصائصها على الفور.

ويختتم الدكتور سوتشوفسكي قائلاً: "لقد ربطنا بين عالمين، الضوئيات النانوية والتعلم العميق، وطورنا طريقة جديدة ذات إمكانات تطبيق لا حصر لها تقريبًا في العديد من المجالات". "على سبيل المثال، سيتمكن الباحثون في مجال السرطان من استخدامه لتصميم حاملات دوائية صغيرة يمكنها التعرف بدقة على الخلايا السرطانية في الجسم، وفقًا لخصائصها البصرية الفريدة؛ في صناعة الإلكترونيات، سيكون من الممكن تحديد العيوب في الرقائق الإلكترونية - عن طريق تمرير شعاع ضوئي عبر الرقائق وتحديد الخصائص البصرية للرقاقة العادية مقابل التشوهات؛ وفي مجال الطاقة يمكننا تصميم الخلايا الشمسية وتحسين امتصاص الطاقة الشمسية بشكل ملحوظ؛ وستكون أجهزة الاستشعار المعتمدة على الجسيمات النانوية الهندسية، والتي سيتم مطابقتها بدقة مع جزيئات مختلفة، قادرة على إجراء مراقبة بيئية للغازات السامة وجزيئات الماء في الغلاف الجوي، واكتشاف الجزيئات البيولوجية، وغير ذلك الكثير. ونعتقد أن هذه مجرد البداية..."