به گزارش پایگاه خبری تفاهم آنلاین به نقل از ایسنا، هرچند پژوهشگران و صنایع با اتکا به الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌های کلان توانسته‌اند روند کشف، طراحی و تولید مواد نانویی را تسریع کنند. با این حال، این هم‌افزایی شگرف در کنار فرصت‌های بی‌سابقه، چالش‌هایی بنیادین را نیز به همراه دارد که در صورت نادیده گرفتن می‌تواند مانع رشد و تجاری‌سازی گسترده آن شود.

داده؛ ستون فقرات و گلوگاه اصلی

بزرگ‌ترین چالش در ادغام هوش مصنوعی با فناوری نانو، مساله داده است. الگوریتم‌های هوشمند برای یادگیری و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق، نیازمند داده‌های گسترده، متنوع و باکیفیت هستند. در حالی که بسیاری از حوزه‌های علمی مانند زیست‌پزشکی یا علوم اجتماعی از داده‌های وسیع و قابل دسترس برخوردارند، تجهیزات نانویی معمولاً داده‌های محدودی تولید می‌کنند. این محدودیت باعث می‌شود مدل‌های یادگیری ماشین نتوانند به سطح مطلوبی از دقت و تطبیق برسند.

افزون بر آن، کیفیت داده نیز اهمیت بالایی دارد. داده‌های ناقص، نویزی یا غیر استاندارد می‌تواند خروجی الگوریتم‌ها را مخدوش کرده و منجر به تصمیم‌های اشتباه در طراحی یا تحلیل مواد شود. بنابراین، یکی از اولویت‌های اساسی در مسیر توسعه هوش مصنوعی در نانو، ایجاد پایگاه‌های داده گسترده و استاندارد، دسترسی آسان پژوهشگران به این داده‌ها و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های ذخیره‌سازی و پردازش است.

پیچیدگی ادغام با تجهیزات نانویی

چالش دیگر، به یکپارچه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجهیزات موجود بازمی‌گردد. تجهیزات شناسایی و تولید در حوزه نانو از فناوری‌های بسیار پیچیده‌ای برخوردارند که هرگونه تغییر یا ارتقا در آنها نیازمند زمان و هزینه قابل توجه است. ادغام نرم‌افزارهای هوش مصنوعی با سخت‌افزارهای نانویی، علاوه بر مسائل فنی، به بازنگری در طراحی و حتی بازسازی بخشی از تجهیزات منجر می‌شود. این موضوع برای شرکت‌های نوپا یا آزمایشگاه‌های کوچک، فشار اقتصادی سنگینی به همراه دارد و می‌تواند روند نوآوری را کند کند.

با این حال، در بخش تجهیزات شناسایی و آنالیز که ذاتاً داده‌محور هستند، این روند کمی سریع‌تر پیش می‌رود. ابزارهایی مانند میکروسکوپ‌های الکترونی یا سامانه‌های طیف‌سنجی می‌توانند با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی سرعت و دقت تحلیل‌ها را به شکل چشمگیری افزایش دهند. اما این ادغام همچنان به طراحی رابط‌های کاربری جدید و آموزش متخصصان نیازمند است.

استانداردسازی و امنیت؛ ضرورت‌های اجتناب‌ناپذیر

یکی دیگر از موانع مهم، نبود استانداردهای جهانی و زیرساخت‌های به‌روز برای پشتیبانی از ادغام هوش مصنوعی و نانو است. به‌روزرسانی نرم‌افزارها، دسترسی به سرورهای قدرتمند و تضمین امنیت داده‌ها از الزامات حیاتی این مسیر محسوب می‌شود. در صورت نبود استانداردهای مشخص، داده‌ها ممکن است به شکل ناسازگار ذخیره و پردازش شوند و قابلیت تبادل میان صنایع و مراکز تحقیقاتی را از دست بدهند.

علاوه بر آن، مساله امنیت داده و حفاظت از اطلاعات کاربران نقشی تعیین‌کننده دارد. از آنجا که بسیاری از شرکت‌ها و مراکز پژوهشی بر داده‌های اختصاصی و محرمانه خود تکیه می‌کنند، نقض امنیت می‌تواند خسارت‌های سنگینی به همراه داشته باشد. بنابراین، تدوین چارچوب‌های قانونی، اخلاقی و فنی برای حفاظت از داده‌ها، لازمه گسترش اعتماد به این فناوری است.

کمبود نیروی انسانی متخصص

به نقل از ستاد نانو، چالشی دیگر که کمتر مورد توجه قرار گرفته، کمبود نیروی انسانی ماهر در این حوزه است. متخصصانی که همزمان در زمینه‌های نانو و هوش مصنوعی دانش عمیق داشته باشند، بسیار محدود هستند. این کمبود می‌تواند باعث کندی روند توسعه پروژه‌های مشترک و افزایش هزینه‌های آموزشی شود. به همین دلیل، بسیاری از کشورها به دنبال برنامه‌ریزی برای تربیت نسل جدیدی از پژوهشگران میان‌رشته‌ای هستند که بتوانند شکاف میان علوم داده و علوم مواد را پر کنند.

راهکارها و آینده

برای غلبه بر این چالش‌ها، چند مسیر کلیدی پیش‌رو قرار دارد:

* ایجاد و گسترش بانک‌های داده جهانی و قابل دسترس برای جامعه علمی

* سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های پردازش ابری و سرورهای قدرتمند

* تدوین استانداردهای مشترک برای ذخیره‌سازی و تبادل داده‌های نانویی

* تقویت همکاری‌های میان‌رشته‌ای بین دانشگاه‌ها، صنایع و مراکز تحقیقاتی

* آموزش و تربیت متخصصان میان‌رشته‌ای در حوزه هوش مصنوعی و نانو.

با وجود تمامی چالش‌ها، آینده این هم‌افزایی روشن به نظر می‌رسد. هر فناوری جدید در آغاز راه با موانعی جدی مواجه است، اما تجربه نشان داده است که با سرمایه‌گذاری هدفمند، تدوین استانداردها و همکاری‌های بین‌المللی می‌توان بر این موانع غلبه کرد.

ایسنا