Topolojik kusurların oluşumunu saatler yerine milisaniyelerde tahmin eden yeni bir AI modeli geliştirildi. Nematik sıvı kristallerde kusurların nerede belireceğini ve nasıl evrileceğini yüksek doğrulukla öngören yöntem, gelişmiş optik malzemelerin tasarımını ciddi biçimde hızlandırabilir.
Doğadaki en karmaşık desenlerin bir kısmı, sistemler yüksek simetriden daha düzenli bir hâle geçerken ortaya çıkıyor. Bu geçiş sırasında oluşan ve uzun süre kararlı kalabilen küçük “bozulmalar”, yani topolojik kusurlar, evrenin büyük ölçekli yapılarından gündelik malzemelere kadar çok farklı yerlerde karşımıza çıkıyor.
Bu kusurları incelemek için en elverişli platformlardan biri nematik sıvı kristaller. Moleküller serbestçe dönebilirken genel olarak aynı doğrultuyu “tercih eder”; bu da kusurların nasıl ortaya çıktığını, hareket ettiğini ve yeniden düzenlendiğini takip etmeyi kolaylaştırır. Bilim insanları bu davranışları genellikle Landau–de Gennes kuramı gibi matematiksel çerçevelerle simülasyon üzerinden çözer; ancak bu simülasyonlar yüksek hesaplama maliyeti nedeniyle yavaş ilerler.
AI ile topolojik kusur tahmini
Chungnam National University (Güney Kore) ekibinden Prof. Jun-Hee Na liderliğindeki araştırmacılar, bu süreci hızlandırmak için derin öğrenmeye dayalı bir yöntem geliştirdi. Small dergisinde yayımlanan çalışmada, geleneksel sayısal simülasyonların saatler sürebilen hesaplarını tamamlayıcı bir yaklaşımla, sonuçların milisaniyeler içinde üretilebildiği bildiriliyor.
Ekip, bilimsel görüntü analizinde sık kullanılan 3B U-Net mimarisini uyarlayarak, sistemin sınır koşullarından doğrudan denge durumuna “kestirme” bir eşleme kurmasını sağladı. Model, yalnızca genel hizalanmayı değil; kusurların şekli, konumu ve yerel ayrıntılarını da tahmin ediyor. Eğitim için klasik simülasyonlardan üretilen çok sayıda senaryo kullanıldı; ardından ağ, daha önce görmediği yeni koşullarda da sonuçları başarıyla öngördü ve hem simülasyonlarla hem deneysel gözlemlerle uyum gösterdi.
Çalışmanın öne çıkan taraflarından biri, kusurların birleşip ayrıldığı veya yeniden düzenlendiği daha karmaşık durumlarda da performans gösterebilmesi. Araştırmacılara göre bu hız, “kusur-zengin” rejimlerin sistematik biçimde taranmasını ve tersine tasarım gibi yaklaşımlarla optik cihazlar ile metamaterial (metamalzeme) geliştirme süreçlerinin hızlanmasını mümkün kılabilir; örneğin holografik ekranlar, VR/AR görüntüleme, uyarlanabilir optik sistemler ve akıllı cam uygulamaları.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- Small (dergide yayımlanan çalışma; basın bülteninde dergi adı belirtiliyor)
- Chungnam National University Evaluation Team (Kaynak/duyuru)
