91�����

Forskare vid Aalto-universitetet och Danmarks tekniska universitet (DTU) har utvecklat en artificiell intelligens (AI) för att på allvar accelerera utvecklingen av nya teknologier, från bärbar elektronik till böjliga solpaneler. ARTIST, vilket står för Artificial Intelligence for Spectroscopy, kan omedelbart avgöra hur en molekyl kommer att reagera på ljus – avgörande kunskap för att skapa designmaterial för framtidens teknologier. Traditionellt studerar forskare molekylers reaktioner på extern stimulans med spektroskopi, en vida använd metod inom naturvetenskapen och industrin. Inom spektroskopin utforskas de interna materialegenskaperna genom att dess respons på till exempel ljus observeras, vilket har lett till utvecklingen av oräkneliga vardagsteknologier. De befintliga experiment- och beräkningssätten inom spektroskopi kan dock vara oerhört kostsamma. Tid som spenderas i specialiserade laboratorier är dyr och ofta strängt begränsad, och beräkningar kan vara omständliga och tidskrävande. 

Forskningsteamet kan nu, tack vare ARTIST, åstadkomma ett paradigmskifte i vårt sätt att bestämma individuella molekylers spektrer, eller deras respons på ljus.

“Normalt sett måste vi kombinera tidigare kunskap med en nypa kemisk intuition för att hitta de bästa molekylerna för utrustningen. Undersökandet av deras enskilda spektrer är sedan en process av trial-and-error som kan ta veckor eller månader beroende på antalet molekyler som kan passa in. Vår AI levererar omedelbart de här egenskaperna “, säger Milica Todorović, postdoktoral forskare vid Aalto-universitetet. 

Tack vare dess hastighet och noggrannhet har ARTIST potential att snabba på utvecklingen av böjlig elektronik, såsom lysdioder (LED) eller papper med egenskaper liknande en skärm. 

Förutom att vara ett komplement till grundforskningen och karakterisering i labbet, så kan ARTIST också vara nyckeln till att producera bättre batterier och katalysatorer, samt skapa nya blandningar av noggrant utvalda färger.

Det tvärvetenskapliga teamet tränade den artificiella intelligensen under bara några veckors tid med ett dataset på mer än 132 000 organiska molekyler. ARTIST kan med ytterst hög noggrannhet förutsäga hur molekylerna – och de med liknande beteende – kommer att reagera på en ljusstrimma. Teamet hoppas nu kunna utvidga dess förmågor genom att träna ARTIST med ännu mer data, för att göra den till ett ännu kraftfullare verktyg. 

“Det finns enorma mängder information från spektroskopi på olika labb runtom i världen. Vi vill fortsätta att träna ARTIST med ännu större dataset så att den en dag kan lära sig kontinuerligt av data som strömmar in”, förklarar Patrick Rinke, professor vid Aalto-universitetet. Forskarna strävar till att släppa ARTIST på en öppen vetenskapsplattform under 2019, och den är för närvarande tillgänglig att använda och träna på begäran. 

Studien publicerades i Advanced Science den 29 januari 2019.

Kunal Ghosh, Annika Stuke,  Milica Todorović, Peter Bjørn Jørgensen, Mikkel N. Schmidt, Aki Vehtari, Patrick Rinke (2019): Deep Learning Spectroscopy: Neural Networks for Molecular Excitation Spectra, Advanced Science.

Mer information

Professor Patrick Rinke
Aalto-universitetet
Telefon: +358504433199
E-post: patrick.rinke@aalto.fi

Postdoktoral forskare Milica Todorović 
Aalto-universitetet
Telefon: +358503310029
E-post: Milica.todorovic@aalto.fi