هوش مصنوعی در طول سال های اخیر رشد قابل توجهی داشته است. این رشد نه تنها حوزه های بادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مصنوعی را به فناوری های قدرتمندی تبدیل کرده، بلکه هوش مصنوعی در حوزه های و صنایعی که که امروزه بسیار پراستفاده هستند نیز توسعه یافته است.
به کارگیری هوش مصنوعی در کنار اینترنت چیزها (IoT)، اینترنت صنعتی چیزها (IIoT) و روند چهارم صنعت (Industry 4.0)، بسیاری از فرآیندهای تولید و نظارت را در صنایع شیمیایی، معدنی و تولیدی متحول کرده است و همچنان به رشد خود ادامه می دهد.
بکارگیری فناوری نانو و هوش مصنوعی در کنار هم
همانطور که در نوشته دیگری توضیح داده شد، فناوری نانو و هوش مصنوعی به ویژه یادگیری ماشین به صورت هم افزا به رشد یکدیگر کمک کرده اند. به کارگیری هوش مصنوعی همراه با فناوری نانو به اندازه ی سایر صنایع و حوزه های علمی گسترده نیست چرا که فناوری نانو اغلب، به سیستم های پیچیده ایی نیاز دارد که ممکن است با برخی از جنبه های هوش مصنوعی سازگار نباشد. اما با این حال حوزه های در حال توسعه ای وجود دارند که در آن ها هوش مصنوعی با فناوری نانو همگراست.
۱. هوش مصنوعی و ریزنگاری
اخیرا در یکی از دانشگاه های امریکا ابزار تشخیصی جالبی توسعه داده شده که حوزه های زیست شناسی، نورشناسی، فناوری نانو و هوش مصنوعی را به هم متصل کرده است. در این ابزار یک کانال میکروفلوئیدیک (ریزسیال‌شناسی)، حاوی یک سطح متحرک پوشیده از بافت نانو است که به طور خاص به سلولهای سرطانی پستان می چسبد. پبه محض ایجاد پیوند، می‌توان آن را برداشت و تصویربرداری کرد. اگر چه این بخش از کار خیلی جدید نیست اما بخش جالب توجه آن از طریق یادگیری ماشین صورت می گیرد. تصویربرداری انجام شده توسط یک الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از تاریخچه داده ها درباره شکل، اندازه و همانندی سلول (برای سلول‌ها سالم و همچنین سرطانی) تحلیل و به طور خودکار تشخیص می‌دهد آیا سلول سرطانی است یا نه،
۲. هوش مصنوعی و مدل سازی شیمیایی
در گذشته در مدلسازی نظری و محاسباتی از الگوریتم‌ها استفاده می‌کردند تا به ساختار ایده‌ال ماده برسند، نیرو و ویژگی‌هایش را بشناسند، و چگونگی تعاملش در محیط‌های مختلف را دریابند. استفاده از هوش مصنوعی و اجرای الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و روش‌های دستکاری داده‌ها یک پیشرفتی قابل انتظار به حساب می‌آید.
از دیدگاه شبیه سازی، پارامترهای مختلفی وجود دارد که برای تولید صحیح یک تصویر یا نگاره ی درست از مدل، لازم است این پارامترها به هم مرتبط شوند. همانند بعضی از روش های تصویر سازی تجربی، هوش مصنوعی حتی می تواند این داده ها را بهتر تلفیق کند و از طریق یادگیری از سیستم های گذشته، نمایش دقیق تری را از سیستم مورد نظر تولید کند، برای مثال با به حداقل رساندن خطاهای مربوط به مختصات یا اندازه ی ماده یا ذره. این روش به خصوص برای نانومواد ها مفید است، چرا که بازآفرینی اثرات و پدیده های مختلفی که از نانومواد دیده می شود، گاهی اوقات بسیار مشکل است.
۳. هوش مصنوعی و محاسبات نانویی
هوش مصنوعی همچنین می تواند از طریق محاسباتی که به وسیله ی دستگاه های نانومقیاس انجام می شود، به آینده ی محاسبات نانو کمک کند. روش‌های زیادی وجود که این ابزارها می‌توانند یک کاربرد عملیاتی را اجرا کنند، و این دامنه ای از عملیات فیزیکی تا رویکردهای محاسباتی را شامل می‌شود. از آنجا که بسیاری از این دستگاه ها برای اجرای الگوریتم های پیچیده ی محاسباتی، به سیستم های فیزیکی پیچیده (به عنوان مثال پلاسمون ها) تکیه دارند، روش های یادگیری ماشین می تواند به منظور ارائه ی داده های جدید برای طیف وسیعی از کاربردها به کار رود.