طوّر مختبر لورانس بيركلي الوطني منصة رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُدعى Digital Twin for Chemical Science (DTCS)، تهدف إلى تسريع فهم التفاعلات الكيميائية المعقدة إلى دقائق بدلاً من أسابيع أو أشهر. تعتمد المنصة على محاكاة فورية وتحليل بيانات الوقت الحقيقي، مما يمكن الباحثين من تعديل التجارب والتحقق من الفرضيات بشكل مباشر أثناء إجراء التجربة، خاصة في مجالات مثل تخزين الطاقة، التحفيز الكيميائي، والتصنيع الصناعي.

جدول المحتويات

تمثل هذه المنصة نقلة نوعية في هندسة المواد والأنظمة الحرارية بتمكين التكامل بين البيانات التجريبية والنماذج الحسابية، ودعم تقنيات APXPS المبتكرة في مختبر ALS للكشف عن تفاعلات السطح بشكل فوري وتفاعلي.

ما الذي تغيّر هنا؟

مقدمة إلى منصة DTCS الرقمية 🔧

تُعد مرحلة تفسير القياسات الكيميائية المعقدة وتطوير فهم شامل للتفاعلات سببًا رئيسيًا في تأخير تطوير المواد الجديدة وتحسين العمليات الصناعية. تقليديًا، يتطلب هذا فهمًا دقيقًا للبيانات عبر جمعها، ومحاكاة النتائج، ثم التحقق من النماذج التي قد تستغرق أسابيع أو أشهر.

منصة DTCS تُغيّر هذه المنظومة ببناء التوأم الرقمي (digital twin) التجريبي، الذي يسمح بمحاكاة متزامنة ومستمرة للتفاعلات الكيميائية أثناء أداء التجارب، وبذلك يستطيع الباحث تعديل المعايير والتحقق من الفرضيات في الوقت الفعلي.

يمثل التوأم الرقمي نسخة افتراضية تعتمد على دمج بيانات التجارب الفعلية مع نماذج حاسوبية تعمل بشكل متكامل، ما يسمح برصد ديناميكيات التفاعلات عند السطوح والتداخلات بين الجزيئات، وهي معلومات حيوية لتطوير أنظمة الطاقة الحرارية catalysis والمواد المتقدمة.

نقطة ميكانيكية مهمة

آلية عمل منصة DTCS ومبدأ التوأم الرقمي 🏭

تعتمد المنصة على ربط البيانات التي يتم جمعها باستخدام تقنيات APXPS (ambient-pressure X-ray photoelectron spectroscopy) مع النماذج الحاسوبية المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تشمل آلية العمل مرحلتين رئيسيتين:

دورة “التقدم الأمامي” (forward loop) حيث يتم مقارنة الطيف المحاكى مع الطيف التجريبي للتحقق من صحة النماذج.
دورة “العكس” (inverse loop) التي تحلل البيانات التجريبية لاستخلاص آليات التفاعل الكيميائي وأُسس كيمياء الأسطح.

هذا التكامل ينتج عنه رؤى فورية حول تركيزات المركبات وتغيراتها الزمنية ومدى التفاعل بين الجزيئات على سطح المواد مثل الفضة في واجهات الماء، وهي نماذج توجه تطوير البطاريات والمحركات والتحفيز.

خلاصة تقنية

تطبيقات عملية وتأثيرات على الهندسة الميكانيكية والأنظمة الحرارية 🔥

تم اختبار المنصة على نظام تفاعلي يحاكي واجهة الفضة مع الماء، حيث توقعت المنصة ظهور الأنواع الكيميائية المختلفة، وتوزيعها الزمني والمكاني على السطح بدقة تتوافق مع التجارب المعروفة.

في مجال الطاقة الحرارية وتخزين الطاقة، فهم التفاعلات على الأسطح على هذا المستوى يمكن أن يحسّن من كفاءة البطاريات وأنظمة الوقود، خصوصًا في تقنيات التحفيز التي تعتمد على واجهات معقدة بين المواد.

للمهندسين الميكانيكيين، توفر هذه البيانات وسيلة دقيقة لتحليل وفهم تأثير التفاعلات الكيميائية على أداء المكونات الصناعية، مما ينعكس إيجابيًا على تصميم وصيانة المحركات والتوربينات، وعمليات التصنيع المتقدمة.

لماذا هذا مهم صناعيًا؟

تكامل الحوسبة الفائقة والذكاء الاصطناعي في منصة DTCS 🔬

تعتمد المنصة على موارد حوسبية متقدمة من National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC)، التي تستضيف الأكواد وتدمج بين البيانات التجريبية والنماذج النظرية بسرعة كبيرة بفضل بيئة JupyterHub.

يتيح هذا التكامل قدرة الذكاء الاصطناعي على “تعلّم” أنماط التفاعلات، وتحسين دقة التوقعات، وتمكين الباحثين من اتخاذ قرارات فورية داخل المختبر، وهو تحوّل مهم في أتمتة عمليات البحث والكشف ضمن مجال الهندسة الكيميائية الميكانيكية.

نقطة ميكانيكية مهمة

مكانة APXPS ودورها في تعزيز التفاعلات الميكانيكية والكيميائية 🧪

تقنية APXPS تعنى بدراسة التفاعلات عند الواجهات في ظروف ضغط وجوّ واقعي، ما يجعلها أداة لا غنى عنها في دراسة المواد مثل البطاريات أو المفاعلات الصناعية.

تُظهر هذه التقنية العناصر الكيميائية وتطورها أثناء العمل الحقيقي للأجهزة، مما يُمكن فهم تأثير العوامل الكيميائية الدقيقة على أداء الأنظمة الميكانيكية والهيدروحرارية.

المنصة توظف هذه القياسات وتدمجها مع عمليات الحوسبة النموذجية، ما يعني تعزيزًا غير مسبوق في عملية التصميم والتحليل والتشغيل.

ما الذي تغيّر هنا؟

تطويرات مستقبلية وطموحات DTCS 2.0 🚗

تعمل الفرق البحثية على تطوير النسخة القادمة من المنصة DTCS 2.0، والتي ستوسع دعمها للعديد من تقنيات التحليل مثل Raman وinfrared spectroscopy، ما يسمح بفهم أعمق للروابط الكيميائية والتفاعلات الميكانيكية الحرارية.

تهدف النسخة المقبلة إلى خدمة مجتمعات بحثية أوسع وأكثر تخصصًا، مع إمكانية دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحقيق أتمتة أكبر في التحليل والتفسير على نطاقات صناعية.

هذه التطورات تمهد الطريق نحو تحولات جذرية في كيفية إجراء الأبحاث الهندسية الكيميائية، وتصميم الأنظمة الميكانيكية المعتمدة على تفاعلات حرارية وكيميائية معقدة.

خلاصة تقنية

خاتمة تقنيّة ⚙️

يُعتبر ابتكار منصة Digital Twin for Chemical Science ثورة في مجال الهندسة الميكانيكية الخاصة بالتفاعلات الكيميائية والأنظمة الحرارية، حيث تقدم طريقة مبتكرة لاستخلاص البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي. هذا يفتح آفاقًا جديدة لتحسين العمليات الصناعية، وتصميم مواد جديدة، وخفض زمن تطوير المنتجات.

من وجهة نظر هندسية، تعتمد الكثير من التطبيقات المستقبلية على القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي مع أدوات القياس الفعلية، مما يسرع من وتيرة الابتكار في مجالات المحركات، التوربينات، وتصنيع المكونات التي تتطلب فهمًا عميقًا للتفاعلات الديناميكية على المستويات الذرية والميكرونية.