Süni intellekt suyun molekulyar quruluşu ilə bağlı mühüm sirri üzə çıxarıb

Yaponiyanın Osaka Universitetinin alimləri süni intellektdən istifadə etməklə suyun qeyri-adi xüsusiyyətlərinin arxasında duran molekulyar quruluşun daha dəqiq öyrənilməsinə imkan verən yeni metod hazırlayıblar. Tədqiqatın nəticələri "Communications Chemistry" jurnalında dərc olunub.

Yer səthinin böyük hissəsini su örtsə də, onun fiziki xüsusiyyətləri hələ də alimlər üçün tam aydın deyil. Su digər mayelərdən fərqli olaraq donduqda büzüşmür, əksinə, həcmi artır. Alimlər uzun illərdir ki, bu qeyri-adi xüsusiyyətlərin temperatur və təzyiq dəyişdikcə suyun molekulyar quruluşunda baş verən dəyişikliklərlə əlaqəli olduğunu düşünürlər. Lakin indiyədək həmin dəyişiklikləri vahid üsulla ölçmək və müqayisə etmək mümkün olmayıb. Osaka Universitetinin tədqiqatçıları bu problemi həll etmək üçün süni intellektə əsaslanan yeni qiymətləndirmə sistemi hazırlayıblar. Yeni yanaşma həddindən artıq soyudulmuş suyun molekulyar quruluşunu təsvir edən müxtəlif modellərin dəqiqliyini müqayisə etməyə imkan verir.

Süni intellekt həddindən artıq soyudulmuş suyu təhlil edib

Suyun buza çevrilməsi üçün molekullar nizamlı kristal qəfəs şəklində düzülməlidir. Bu proses kristalların yaranmağa başladığı xüsusi nüvələnmə nöqtələrində baş verir. Suda olan xırda çirklər və ya qabın daxili səthindəki mikroskopik cızıqlar belə nüvələnmə nöqtəsi rolunu oynaya bilər. Əgər belə başlanğıc nöqtələri mövcud olmazsa, su normal donma temperaturundan aşağı soyudulmasına baxmayaraq maye halını saxlaya bilir. Bu vəziyyət həddindən artıq soyudulmuş su adlanır.

Araşdırmalar göstərir ki, suyun qeyri-adi xüsusiyyətləri məhz bu vəziyyətdə daha aydın müşahidə olunur. Alimlərin əsas nəzəriyyələrindən birinə görə, həddindən artıq soyudulmuş suda iki fərqli maye quruluşu arasında daimi keçid baş verir. Bunlardan biri yüksək sıxlıqlı maye (HDL), digəri isə aşağı sıxlıqlı maye (LDL) adlanır. Bu quruluşlar su molekulları arasında daim dəyişən hidrogen rabitələri şəbəkəsi nəticəsində formalaşır. Temperatur yüksəldikcə daha sıx quruluşa malik HDL formaları açıq quruluşlu LDL formaları üzərində üstünlük qazanmağa başlayır.

Süni intellekt molekulyar quruluşları müqayisə edib

İndiyədək alimlər suyun lokal molekulyar quruluşunu təsvir etmək üçün tetraedrik rabitə nizamı, lokal sıxlıq və digər müxtəlif struktur göstəricilərindən istifadə ediblər. Lakin bu göstəricilər müxtəlif dövrlərdə və fərqli metodologiyalar əsasında hazırlandığından onlar müxtəlif ölçü vahidlərinə, məlumat növlərinə və qiymətləndirmə meyarlarına əsaslanır. Bu isə onların birbaşa müqayisəsini çətinləşdirirdi. Araşdırmanın məsul müəllifi Kanq Kim bildirib ki, əvvəlki tədqiqatlar struktur məlumatlarının təsnifatı və təhlilində maşın öyrənməsi metodlarının yüksək səmərəliliyini göstərib. Onun sözlərinə görə, məqsəd insanın məlumatı qavramasına bənzər üsulla struktur göstəricilərinin əsas molekulyar xüsusiyyətləri nə dərəcədə dəqiq əks etdirdiyini qiymətləndirə bilən neyron şəbəkə modeli hazırlamaq olub. Bunun üçün alimlər süni intellekti həddindən artıq soyudulmuş su üzrə molekulyar dinamika simulyasiyalarından əldə edilmiş məlumatlarla öyrədiblər. Çoxsaylı sınaq və təkrarlama prosesindən sonra neyron şəbəkəsi məlumatlarda gizli qanunauyğunluqları müəyyən etməyi bacarıb.

Ən dəqiq struktur göstəriciləri müəyyən edilib

Araşdırmanın baş müəllifi Nobuyuki Matsubayaşi bildirib ki, süni intellekt əldə etdiyi biliklərdən istifadə edərək müxtəlif temperatur şəraitində 16 fərqli struktur göstəricisinin aşağı sıxlıqlı (LDL) və yüksək sıxlıqlı (HDL) su quruluşlarını hansı dəqiqliklə fərqləndirdiyini müqayisə edib. Bu üsul sayəsində tədqiqatçılar suyun molekulyar quruluşunu təsvir etmək üçün ən informativ və ən səmərəli göstəriciləri müəyyən edə biliblər.

Alimlər hesab edirlər ki, hazırladıqları süni intellekt platforması suyun mikroskopik quruluşunda baş verən dəyişikliklərlə onun termodinamik xüsusiyyətləri arasındakı əlaqələrin daha dərindən öyrənilməsinə imkan verəcək. Tədqiqat müəlliflərinin fikrincə, bu nəticələr suyun qeyri-adi fiziki xüsusiyyətlərinin mənşəyinin daha yaxşı izah edilməsinə kömək etməklə yanaşı, təbiətin ən mürəkkəb və hələ də tam öyrənilməmiş maddələrindən biri olan suyun araşdırılması üçün daha effektiv elmi metodların hazırlanmasına da töhfə verə bilər.