أبوظبي: عبد الرحمن سعيد
طور فريق بحثي من جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا في أبوظبي مواد تبريد مستدامة، من خلال الجمع ما بين النمذجة الجزيئية وتعلم الآلة، والدمج بين الهندسة والكيمياء الخضراء والذكاء الاصطناعي، حيث طوروا منهجية متكاملة لتقييم مواد تبريد محتملة وجديدة بالاعتماد على خوارزمية تعلم الآلة، ويُسهم نموذج الفريق الذي تم تطبيقه على 18 مادة مبردة من الجيلين الثالث والرابع، في تحديد العلاقة ما بين التوصيف الجزيئي والمعايير الجزيئية اللازمة لاستيفاء الخصائص الديناميكية الحرارية لتطوير مادة تبريد جديدة فعالة وآمنة على البيئة.
وضم الفريق البحثي، كلاًّ من لورديس فيغا، مديرة مركز جامعة خليفة للبحث والابتكار في ثاني أكسيد الكربون والهيدروجين، وأحمد درويش وإسماعيل الخطيب، وهما طالبا دكتوراه في الهندسة الكيميائية، مع كل من كارلوس ألبا والدكتور فيلكس ليوفل.
وأوضح الفريق أن تطوير مادة تبريد جديدة يستدعي منحها مزايا تؤهلها لأن تكون آمنة على البيئة، وأن تلبي جميع متطلبات الأمن والسلامة البيئية وتوفر فعّالية تقنية في الأداء، ووفقاً للفريق البحثي، أول معيارين هما التركيب الذري لمادة التبريد وهيكلها، أما المعيار الثالث فهو الأداء التقني المتميز.
وبينوا أنه يمكن إجراء اختبار منتظم للمعايير الثلاثة مرة واحدة عوضاً عن اختبار كل واحدة منها على حدة، وذلك من خلال نماذج المحاكاة الحوسبية التي تعتبر طريقة فعالة في تحديد مادة التبريد الأفضل، ويتطلب تطوير هذه النماذج قاعدة بيانات شاملة بالخصائص المتعلقة بالمواد في مواد التبريد، إضافة لتطوير المواد المبرِّدة لتحديث قاعدة البيانات.
وقالت الدكتورة لورديس: «لم تعد التجارب التقليدية للحصول على الخصائص القياسية للمبردات قادرة على تلبية العدد المتزايد لتلك المواد المطورة حديثاً، وذلك يدعو للحاجة إلى أدوات نمذجة حاسوبية قادرة على التنبؤ وتقييم السلوك الديناميكي الحراري للمبردات، وبالتالي الحصول على الخصائص اللازمة للتقييم التقني، ووفقاً لذلك، تم تطوير مجموعة كبيرة من الأدوات، إلا أنه من الصعب تقييم مدى فعالية نموذج ديناميكي حراري واحد على حساب النماذج الأخرى؛ لأنها تعاني جميعها من بعض المشكلات، وهو ما يستدعي الحاجة إلى وجود عالمي واحد».
وأضافت: أظهرت نتائجنا البحثية أن لهذه المنهجية الجديدة والمتكاملة قدرة على التقييم التقني للمبردات المطورة حديثاً، وإن لم تتوفر بيانات التجارب بالشكل الكافي، ويعدّ ذلك الخطوة الأولى في البحث عن البدائل الخضراء التي تستوفي المتطلبات البيئية والتقنية في مواد التبريد من الجيل الرابع.
وساهم دمج منهجيات تعلم الآلة مع النمذجة الجزيئية في تمهيد الطريق أمام عدد كبير من التطبيقات التي تشمل التصميم المنطقي للمواد الخضراء الجديدة والتنبؤ بالسلوك الديناميكي الحراري للأنظمة المعقدة.
وباشر الباحثون ببناء هيكل العمل بالاعتماد على شبكة عصبية اصطناعية قائمة على تعلم الآلة.
