Page 6 - ChemLife Sayı 54

6 CHEMLIFE KIMYA VE TEKNOLOJILERI GAZETESI BILIMSEL GELIŞMELER

ARAŞTIRMACILAR,

KATALITIK REAKSIYONLARI

MODELLEMEK VE ANLAMAK

IÇIN YENI TEKNOLOJILER

ÜZERINE ÇALIŞIYOR

Araştırmacılar bir asırdır amonyağın Communications dergisinde yayınla- işleme birimleri ve yüksek verimli Amonyak sentezinde önemli reaksi-
endüstriyel üretimini inceliyorlar. An- nan bir makalede, "Geliştirdiğimiz stratejilerle kullanıldığında, yöntemin yon adımlarını görebiliyoruz."
cak düşük verimli süreci iyileştirmenin HDRL-FP (High-Throughput Deep binlerce olası yoldan en uygun tepkime
yollarını henüz bulamadılar. Reinforcement Learning with First yolunu hızlı ve otomatik olarak belir- Araştırmacıların bu reaksiyonun içine
Principles) çerçevemiz, bu sürecin op- leyebilir. Bu, gerçek kimyasal reaksi- başarılı bir şekilde bakmaları, karma-
Atmosferik azot, bir demir katalizörü- timizasyonuna önemli ölçüde katkıda yonlardaki son derece gürültülü veriler şık katalitik kimyasal reaksiyonların
nün yardımıyla hidrojenle reaksiyona bulunma, üretim maliyetlerini ve CO₂ arasında uygulanabilir tepkime meka- otomatik olarak incelenmesini sağlıyor
girerek amonyak üretir. Bu reaksiyon emisyonunu azaltma ve daha küçük ve nizmalarını etkili bir şekilde belirler.” ve gelecekteki araştırmalar ve keşifler
çok miktarda amonyak üretir. Dünya daha yaygın tesislerin kurulmasını ko- için umut verici bir yaklaşım sunuyor.
çapında amonyak üretim her yıl 160 laylaştırma potansiyeline sahiptir. Bu Araştırmacılar teknolojiyi katalitik
milyon tondur. Çoğu tarımda, özellikle nedenle, çerçeve, karmaşık kimyasal reaksiyonların genel çalışmaları için * Pekiştirmeli öğrenme (RL), yazılımı en
azot gübresi olarak kullanılır. Ayrıca reaksiyon yollarını tahmin etmedeki yararlı olacak şekilde de geliştirdiler. iyi sonuçları elde etmek üzere kararlar
gıda ve içecek üretimi için soğutma etkinliğini ve potansiyelini vurgula- vermesi için eğiten bir makine öğreni-
dahil olmak üzere birçok endüstride maktadır." Çalışmalar, bir enerji ortamında hari- mi (ML) tekniğidir. İnsanların hedefle-
kullanılır. talanan atomların konumlarıyla başlar. rine ulaşmak için kullandıkları deneme
An, araştırmacıların yazılım teknoloji- Bu yeterlidir ve araştırmacıların belirli yanılma öğrenme sürecini taklit eder.
Iowa Eyalet Üniversitesi'nde malzeme sinin iki anahtarı olduğunu söylüyor: bir reaksiyon için durumlar, eylemler Hedefiniz doğrultusunda çalışan yazı-
bilimi ve mühendisliği doçenti olan Qi pekiştirmeli öğrenme adı verilen bir veya ödüller dahil olmak üzere reak- lım eylemleri pekiştirilirken, hedeften
An liderliğindeki bir araştırma ekibi, makine öğrenimi türü ve simülasyon siyon ortamının daha spesifik bir tem- uzaklaştıran eylemler göz ardı edilir.
araştırmacıların amonyak üretiminde sürecini dahil olan atomların konum- siliyle başlamaları gerekmez.
ve diğer karmaşık kimyasal reaksiyon- larıyla ilişkilendirmek. Kaynak : https://www.chemeurope.
larda yer alan kimyasal reaksiyonları An ve ekibi proje üzerinde yaklaşık iki com/en/news/1184141/engine-
anlamalarını geliştirmenin yollarını An, pekiştirmeli öğrenmenin, eylemleri yıldır çalışıyorlar. An sistemin amonyak ers-develop-general-high-speed-te-
bulabilecek yapay zekâ teknolojisi teşvik etmek için ödüller kullanarak bir üreten reaksiyon için hesaplamalarının chnology-to-model-understand-ca-
geliştirdi. köpeği eğitmeye benzediğini, bilgisa- bir kavram kanıtı gösterisi olarak ka- talytic-reactions.html
yarlar uygun ödülleri ararken eylem- bul edildiğini söylüyor. "Bu, reaksiyon
Araştırmacılar yakın zamanda Nature lerinden öğrendiği belirtiyor. “Grafik mekanizmasını anlamamızı sağlıyor.