โครงการพลังงานสะอาดของฮาร์วาร์ดคือ SETI @ home ของ Aspuru-Guzik ใช้การคำนวณแบบขนานเพื่อค้นหาวัสดุเซลล์แสงอาทิตย์ เขาเรียกโครงการนี้ว่า “การทดลองเคมีควอนตัมที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมา”เวลาที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์หลายพันเครื่องในการคำนวณเซลล์แสงอาทิตย์ที่ใช้ซิลิกอนแบบดั้งเดิมนั้นมีขนาดใหญ่ แข็ง และเปราะบางอย่างน่าประหลาดใจ นักวิทยาศาสตร์คาดการณ์ว่าเซลล์แสงอาทิตย์ที่มีจำหน่ายในท้องตลาดในปัจจุบันอาจต้องใช้เวลาถึง 2 ปีในการสร้างปริมาณพลังงานที่ใช้ในการผลิต นักวิจัยหลายคนกำลังมองหาทางเลือกที่ใช้พลังงานจากคาร์บอนหรืออินทรีย์ซึ่งจะมีราคาถูกลงและใช้งานได้หลากหลายมากขึ้น ตัวอย่างเช่น นักวิจัยกำลังตรวจสอบวัสดุที่สามารถพ่นหรือทาสีได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้กับอาคารหรือเครื่องบินได้อย่างง่ายดาย ทว่ารุ่นปัจจุบันของเซลล์แสงอาทิตย์ที่ใช้คาร์บอนเหล่านี้ไม่ได้ทำเกรด มันไม่มีประสิทธิภาพและอยู่ได้ไม่นาน เข้าสู่โครงการพลังงานสะอาดของฮาร์วาร์ด
โครงการนี้สร้างขึ้นในปี 2008 ประกอบด้วย Bao และผู้ทำงานร่วมกันที่ MIT
และมหาวิทยาลัยคลาร์กในเมือง Worcester รัฐ Mass ทีมงานกำลังตรวจสอบแนวโน้มของเซลล์แสงอาทิตย์ที่เกิดจากโครงสร้างโมเลกุลพื้นฐาน 26 ชิ้น ชิ้นส่วนที่เลือกด้วยคำแนะนำจาก Bao โดยพิจารณาจากความเป็นไปได้ในการผลิต ห้องปฏิบัติการ ระยะที่ 1 ของโครงการเน้นไปที่การทำความเข้าใจว่าโมเลกุลของผู้สมัครรวมกลุ่มกันเพื่อสร้างของแข็งได้อย่างไร นักวิจัยได้รายงานใน วารสาร Journal of Physical Chemistry Lettersในปี 2011 ที่มีผู้สมัครระดับโมเลกุลที่น่าสนใจถึง 10 ล้านคน
การสำรวจการทำซ้ำทั้งหมดนี้คงเป็นไปไม่ได้หากปราศจากพลังอันยิ่งใหญ่ของ World Community Grid ของ IBM ซึ่งกำลังจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ ความยากจน และความยั่งยืน ตารางนี้มีคอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน และแท็บเล็ต 2.7 ล้านเครื่องใน 80 ประเทศ
ที่ทำงานเกี่ยวกับการคำนวณ ในเดือนพฤษภาคม มีคอมพิวเตอร์ 477,118 เครื่องกำลังคำนวณเฉพาะสำหรับ
โครงการพลังงานสะอาด ด้วยการสนับสนุนของกริด โปรเจ็กต์ได้ย้ายไปยังเฟส 2 และเสร็จสิ้นภายในห้าปี ซึ่งคอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องต้องใช้เวลาถึง 33,000 ปี
โครงการกำลังคืบหน้าอย่างจริงจัง สารประกอบที่วิเคราะห์แล้วประมาณ 35,000 ชนิด ดูเหมือนว่าจะมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าของเซลล์แสงอาทิตย์อินทรีย์ในปัจจุบันส่วนใหญ่ ทีมงานรายงานเมื่อปีที่แล้วใน วิทยาศาสตร์ พลังงานและสิ่งแวดล้อม
แม้ว่ากริดจะทำให้การคำนวณเคมีควอนตัมง่ายขึ้นมาก แต่ก็ยังอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงในการคำนวณโมเลกุลเดี่ยว แต่ไม่เป็นไร อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่ใช้การคำนวณควอนตัมเหล่านี้ และใช้คณิตศาสตร์ที่ง่ายกว่ามากเพื่อช่วยปั่นผ่านสารประกอบตัวเลือกนับล้านตัวได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
อคติของมนุษย์
โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงมองหารูปแบบ พวกเขาไม่สนใจฟิสิกส์ แนวทางการจับคู่นั้นแพร่หลายตั้งแต่โฆษณาบน Google ที่รู้ว่าคุณซื้ออะไรเมื่อเร็วๆ นี้ ไปจนถึงพันธมิตรที่มีศักยภาพซึ่งเลือกโดยเว็บไซต์หาคู่ยอดนิยม อัลกอริธึมดังกล่าวเป็นเลิศในการสร้างเอาต์พุตใหม่ตามอินพุตที่รู้จัก เช่นเดียวกับนักช้อปส่วนบุคคลขั้นสุดยอด พวกเขารวบรวมข้อมูลที่เป็นที่รู้จักเพื่อให้คำแนะนำ
เรื่องราวดำเนินต่อไปด้านล่างอินโฟกราฟิก
กระแสไฟ
แบตเตอรี่ที่อาจให้พลังงานแก่บ้านในเวลากลางคืนและชาร์จผ่านแผงโซลาร์เซลล์ในตอนกลางวันต้องอาศัยโมเลกุลที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมที่เรียกว่าควิโนน เมื่อสร้างพลังงาน ไอออนจากสารละลายอิเล็กโทรไลต์ที่มีควิโนน (สีเขียว) จะข้ามเมมเบรนและจับกับโมเลกุลในสารละลายอิเล็กโทรไลต์อื่น (สีน้ำเงิน) หากชาร์จ ทิศทางของกระแสและปฏิกิริยาเคมีจะกลับกัน
เครดิต: G. SOLOVEICHIK/ Nature 2014 ดัดแปลงโดย E. Otwell
สมมติว่าคุณต้องการชุดใหม่ 20 ชุด แสดงโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงในตู้เสื้อผ้าของคุณ และมันจะเรียนรู้สิ่งที่คุณชอบ จากนั้นจะเลือกซื้อเสื้อผ้าตามขนาดของคุณ ทำจากผ้าและสีที่เข้ากับจานสีของคุณ อัลกอริธึมอาจแนะนำเสื้อผ้าที่คุณไม่รู้ว่าคุณต้องการเพราะเห็นสิ่งที่คล้ายกันในส่วนย่อย เช่น เสื้อที่ออกแบบโดยนักออกแบบหรือกางเกงที่มีขากว้างโดยเฉพาะ
ความน่าสนใจหลักของโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องคือความเร็ว พวกเขาสามารถคัดกรองโมเลกุลในไม่กี่วินาทีแทนที่จะเป็นชั่วโมงต่อวัน เมื่อพิจารณาจากคลังเริ่มต้นของโมเลกุล 2 ล้านโมเลกุล นักวิทยาศาสตร์อาจใช้การคำนวณเคมีควอนตัมด้วยเงินเพียง 50,000 เท่านั้น การคำนวณ 50,000 รายการดังกล่าวจะเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างเฉพาะ เช่น กลุ่มของอะตอม ที่มีคุณสมบัติเฉพาะ เช่น ความสามารถในการละลายหรือความแข็ง โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงจะเรียนรู้ความสัมพันธ์เหล่านั้น แล้วกรองผ่านโมเลกุล 1.95 ล้านที่เหลือในห้องสมุด โมเลกุลที่สร้างขึ้นโดยการตรวจคัดกรองนั้นสามารถตรวจสอบและกลั่นกรองได้โดยใช้การคำนวณทางเคมีควอนตัมมากขึ้น นักวิจัยหวังว่าผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นรายการสั้นเป้าหมายสำหรับนักเคมีที่จะสังเคราะห์และศึกษาในห้องปฏิบัติการ
credit : superverygood.com stephysweetbakes.com titanschronicle.com seminariodeportividad.com gunsun8575.com mafio-weed.com pimentacomdende.com nextdayshippingpharmacy.com proextendernextday.com sweetdivascakes.com
