格拉茨理工大学研发自我学习AI系统 提升纳米结构构建精度

格拉茨理工大学（TU Graz）近期宣布了一个颇具前瞻性的研究计划，旨在通过人工智能（AI）技术显著提升纳米结构的构建精度。该项目由多位科研专家共同参与，目标是开发一个自我学习的AI系统，能够精准地自主定位和排列分子，可能会在未来的复杂分子结构和先进电子器件量子栅极的制造上带来革命性的改变。

传统的纳米结构构造方法，尽管已有一定技术基础，但在构建精度和效率上面临诸多挑战。材料的特性不仅取决于其化学成分，更在于分子在原子级的排列程度。因此，材料科学家通常需要使用高性能显微镜对单个原子或分子的位置进行精确控制，这一过程往往极其耗时，且条件复杂，生成的纳米结构大多简单。为了改变这一现状，格拉茨理工大学所领导的研究小组希望借助AI技术，提升这一过程的自动化和智能化水平。

研究小组的负责人奥利弗·霍夫曼（Oliver Hofmann）表示：“我们的目标是创造一个自我学习的AI系统，能够快速、准确且完全自主地定位单个分子，从而构建复杂的纳米结构，例如纳米级逻辑电路。”这一研究小组的项目名为“通过人工智能进行分子排列”，已经成功获得了来自奥地利科学基金的119万欧元（约123万美元）的资金支持。

霍夫曼指出，当前的纳米结构构建过程需要人工手动进行，尽管对于简单分子，研究人员可以在几分钟内完成抽样定位，但要构建更为复杂的结构，则需要对成千上万的分子进行个别处理和测试，这样的工作量不仅消耗时间，也限制了结构的多样性和复杂性。

在新项目中，研究小组计划利用扫描隧道显微镜（STM）系统的计算机控制，结合机器学习的先进方法，为构建复杂的纳米结构制定效率最高的操作计划。该自学式AI系统能够根据环境条件和已有数据分析，独立调整分子放置方案，在精确度和效率上都能达到新的高峰。

霍夫曼进一步解释，尽管科学家们会尽力控制放置过程中的各种变量，但分子的排列仍会受到随机性因素的影响。研究小组的计划是将这些条件概率因素纳入AI系统的考量中，使得即使在不确定的条件下，系统也能保持高效和可靠的工作性能。

随着AI在纳米结构构建中的应用，研究团队还希望借此机会开发出新型的量子栅极。这些具备独特形状的纳米结构可以有效捕获并操控沉积在其上的电子。由于电子波动性特征，量子干涉现象将为未来的应用提供理论基础，包括用于量子计算等前沿技术。当前的量子栅极主要由单个原子构成，而霍夫曼的团队希望用更为复杂的分子替代，以创造出多样性的量子栅极，令其在功能上具备更大的扩展性和适应性。

在这个五年的项目中，来自不同领域的专家汇聚在一起，形成跨学科的合作：计算机科学与数学的专家负责机器学习模型的开发，确保AI系统能有效地利用收集到的数据，避免对纳米结构的无意损害。同时，材料科学中的理论基础也由相关学者提供，他们的目标是为待开发的纳米结构设定合理的理论预期。

通过整合各个学科的力量，研究人员有望不仅在基础科学的界限内进行突破，同时推动纳米科技和量子计算等先进领域的进一步发展。研究小组希望，最终建立的AI系统能够以全自动的方式进行精密操作，支持科学家在未来探索更复杂的分子结构和新的应用领域，为整个材料科学社会提供更强的技术支持和理论依据。

总体而言，格拉茨理工大学的这一创新项目为纳米科技领域的未来发展指明了方向，AI在复杂分子构建中的应用，可能会推动新一代电子器件的研发，更广泛的科技应用以及更深入的科学研究提供新的前景。随着研究的深入，这一AI系统的成果有望为科学家开辟新的研究道路，乃至整个纳米科技产业的重大变革。