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मशीन लर्निंग चीरल क्रिस्टल डिजाइन करने का नया तरीका प्रदान करता है

Anonim

हिरोशिमा विश्वविद्यालय के इंजीनियरों और रसायनविदों ने चिरल क्रिस्टल डिजाइन करने के लिए चेहरे की पहचान के मूल में सफलतापूर्वक उसी तकनीक का उपयोग किया। यह पहला अध्ययन है जो इस तकनीक के उपयोग की रिपोर्टिंग करता है, जिसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण कहा जाता है, यह अनुमान लगाने के लिए कि कौन से रासायनिक समूह चिराल अणु बनाने के लिए सबसे अच्छे हैं। परिणाम रसायन शास्त्र पत्रों में प्रकाशित किए गए थे।

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Chirality किसी और के लिए दर्पण छवि रखने की गुणवत्ता का वर्णन करता है, लेकिन इसे superimpose करने की क्षमता के बिना। आपका बायां पैर, उदाहरण के लिए, आपके दाहिने दर्पण का है। वे समान दिखते हैं, लेकिन वे समान नहीं हैं। यही कारण है कि आप अपने दाहिने पैर पर बाएं जूते नहीं पहन सकते हैं।

विचार रसायन शास्त्र में समान है। दो अणुओं में तत्वों का एक ही मेकअप हो सकता है, लेकिन उनकी ज्यामिति भिन्न हो सकती है। एक बाएं हाथ के चिराल हेलिक्स के पास एक दाएं हाथ से हेलिक्स हो सकता है।

हालांकि, एक चिराल अणु की दर्पण छवि बनाना कुछ बंधनों को पुन: व्यवस्थित करने से अधिक जटिल है। एक क्रिस्टल बनाने पर जटिलता की एक अतिरिक्त परत उत्पन्न होती है, परमाणुओं या अणुओं की एक अत्यधिक आदेशित श्रृंखला जो तीन आयामों में विस्तार कर सकती है।

प्राथमिक लेखक कत्सुया इनौ ने कहा, "एक चिराल क्रिस्टल बनाने का सबसे कठिन हिस्सा", "उन्हें डिजाइन करने के बारे में जानना है।" इनौई हिरोशिमा विश्वविद्यालय (एचयू) में स्नातक स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में एक शोधकर्ता है।

इनौ के अनुसार, विभिन्न परमाणुओं को मिश्रण करना मुश्किल है ताकि उनके चिराल ज्यामिति एक क्रिस्टल में सह-अस्तित्व में हों। अकेले, दो प्रकार के परमाणु एक ही कोण के साथ बांड बनाना चाहते हैं। जब संयुक्त, हालांकि, वे नहीं कर सकते हैं।

टीम ने अकार्बनिक क्रिस्टल स्ट्रक्चर डेटाबेस से 686 चिरल क्रिस्टल और 1000 एचिरल क्रिस्टल का विश्लेषण किया। लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करके, इनौए की टीम ने चिराल क्रिस्टल को डिजाइन करने का सबसे अच्छा तरीका दिखाने के लिए एक मॉडल तैयार किया।

उन्होंने गणना की कि आवधिक सारणी के कौन से रासायनिक समूहों में ऐसे तत्व होते हैं जो एक चिराल क्रिस्टल में सह-अस्तित्व में होने की संभावना रखते हैं। कार्बन, नाइट्रोजन, और ऑक्सीजन के अनुरूप समूह क्रमशः - या समूह संख्या 14, 15, और 16 क्रमशः थे।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक सांख्यिकीय विधि है जो दो वस्तुओं को अलग कर सकती है। एचयू में रसायन विज्ञान और चिरैलिटी रिसर्च सेंटर विभाग में सह-लेखक और शोध सहायक एरी शिमोनो ने स्मार्टफ़ोन में उपयोग करने की तुलना में इसकी तुलना की।

"चेहरे की पहचान में, स्मार्टफोन चेहरों और चीजों को वर्गीकृत करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करते हैं जो चेहरे नहीं हैं, " शिमोनो ने कहा। "हम चिराल और गैर-चिराल संभावनाओं का पता लगाने के लिए अपने मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। इस मामले में, इनपुट एक छवि नहीं है। यह जानकारी है।"

आगे बढ़ते हुए, टीम भविष्यवाणी मॉडल को दो तरीकों से ठीक से ट्यून कर रही है। सबसे पहले, वे एक क्रिस्टल में अधिक परमाणुओं के लिए खाते बनाना चाहते हैं। "हमने दो परमाणुओं से शुरू किया। वास्तव में, हालांकि, कई क्रिस्टल तीन या चार के साथ बने होते हैं, " इनौ ने कहा। "हमें इन मामलों के लिए फिट करने के लिए इस मॉडल को विस्तारित करना होगा।"

दूसरा, वे गहरी शिक्षा लागू कर रहे हैं। मौजूदा मॉडल, जो मूल मशीन सीखने का उपयोग करता है, मौजूदा डेटा से बना है। गहरी शिक्षा शोधकर्ताओं को नए डेटा को चिराल के रूप में वर्गीकृत करने देगी या नहीं। इन परिणामों से, टीम कुछ अनुमानित क्रिस्टल बनाने शुरू करने और उनसे एक चिराल चुंबक बनाने का तरीका तलाशने की योजना बना रही है।

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कहानी स्रोत:

हिरोशिमा विश्वविद्यालय द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री। नोट: सामग्री शैली और लंबाई के लिए संपादित किया जा सकता है।


जर्नल संदर्भ :

  1. एरी शिमोनो, कत्सुया इनौ, ताकीओ कुरिता, योजी इचिराकू। चिराल क्रिस्टल के भौतिक डिजाइन के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषणरसायन पत्र पत्र, 2018; डीओआई: 10.1246 / सीएल.171233