إنكشف أخيراً لغز قديم عن طريقة ذوبان كلوريد الصوديوم، أو الملح، في الماء بفضل التعلّم الآلي. سيكون فهم كامل مسار ذوبان الملح في الماء مهماً في مجالات متنوّعة من التخصصات العلمية، بدءاً من النماذج المناخية الدقيقة وصولاً إلى تصنيع البطاريات.
حاول الباحثون اكتشاف ما يحصل على المستوى الجزيئي عبر استعمال تجارب محاكاة محوسبة تبدأ بترتيب بلورات الملح في الماء، لكنّ ارتفاع عدد التفاعلات المعقّدة بين الملح وجزيئات الماء يجعل تجاوز المراحل الأولى غير ممكن من الناحية المحوسبة.
استعملت نيام أونيل وزملاؤها من جامعة "كامبريدج" نموذجاً من التعلم الآليّ حديثاً لتحسين التوقّعات المرتبطة بهذه التفاعلات المعقّدة، ما يعني أن النموذج الجديد يستطيع التعمّق في عملية الذوبان بطريقة غير مسبوقة.
كان معظم الغموض الذي يكتنف المراحل الأخيرة من الذوبان يتمحور حول احتمال تفكّك بلورات الملح تدريجياً إلى جزيئات أصغر حجماً، أو تفكّكها فجأةً وتحوّلها إلى أيونات فردية دفعةً واحدة. لكن أثبتت أونيل عبر النموذج الذي ابتكره فريقها أن هذه العملية هي أقرب إلى التفتّت.
توضح أونيل: "يتفكك جزء من الأيونات ببطء في المرحلة الأولى، ثم تصبح البلورات في مرحلة معيّنة غير مستقرة بأي شكل، فتتفكك سريعاً أو تتفتّت".
نجحت الشبكة العصبية في توقّع هذه التفاعلات المعقّدة لأنها حصلت على مجموعة واسعة من البيانات المؤلفة من نماذج أصغر حجماً عن طريقة تفاعل أيونات الملح وجزيئات الماء والقوى الكامنة بينها، ومن الأسهل احتساب هذه العناصر بدقة.
برأي جيري كليمز من جامعة "تشارلز" في براغ، تُعتبر نوعية البيانات المضافة إلى النموذج وارتفاع عدد تجارب المحاكاة عوامل أساسية لنجاح النموذج الجديد.
