MIT का AI मॉडल 3D क्रिस्टल संरचनाओं को टेक्स्ट से जोड़कर नई सामग्रियां खोजता है

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के शोधकर्ताओं ने एक मल्टीमोडल AI मॉडल विकसित किया है, जो क्रिस्टलीय सामग्रियों की त्रि-आयामी परमाणु संरचनाओं को प्राकृतिक भाषा के विवरणों के साथ जोड़ता है। यह शोध Nature Communications में प्रकाशित हुआ है और 18 अक्टूबर 2026 को इसकी घोषणा की गई। शोध से पता चलता है कि यह प्रणाली केवल टेक्स्ट पर प्रशिक्षित मॉडलों की तुलना में बेहतर सामग्री डिज़ाइनों की पहचान कर सकती है।

चुनौती मुख्य रूप से डेटा की है। अधिकांश ठोस पदार्थ क्रिस्टल होते हैं, यानी परमाणुओं की आवर्ती त्रि-आयामी व्यवस्थाएं, जिनकी संरचनाएं उस टेक्स्ट के बजाय विशेष फ़ाइल प्रारूपों में संग्रहीत रहती हैं जिससे बड़े भाषा मॉडल सीखते हैं। प्रायोगिक साहित्य भी कुछ लोकप्रिय क्रिस्टल वर्गों पर केंद्रित है, जिससे AI के सुझाव उन्हीं सामग्रियों की ओर झुक जाते हैं।

मॉडल को संरचना समझाना

टीम ने प्रायोगिक शोध-पत्रों और प्रथम-सिद्धांत आधारित कम्प्यूटेशनल डेटाबेस के आधार पर क्रिस्टल संरचनाओं के लिए विस्तृत विवरण तैयार किए। हर विवरण संघटन, संरचना के साथ-साथ गुणों, प्रसंस्करण संबंधी पहलुओं और संभावित अनुप्रयोगों को शामिल करता है। मॉडल को कंट्रास्टिव लर्निंग से प्रशिक्षित किया गया, जिसमें संरचनाओं और टेक्स्ट के मेल खाने और न खाने वाले जोड़ों की तुलना करके एक साझा प्रतिनिधित्व बनाया गया।

जब शोधकर्ताओं ने संश्लेषित विवरणों पर प्रशिक्षित संस्करण की तुलना शोध-पत्रों के केवल टेक्स्ट पर प्रशिक्षित संस्करण से की, तो केवल पहला ही ज्यामितीय संरचनाओं को भाषा के साथ मिलाना सीख पाया। किसी गुण का वर्णन करने वाली सामान्य भाषा की क्वेरी देने पर, मॉडल ने बेसलाइन की तुलना में उस गुण वाले क्रिस्टल अधिक सफलतापूर्वक खोजे।

जब ठोस-अवस्था लिथियम-आयन बैटरी इलेक्ट्रोलाइट के लिए उपयुक्त सामग्रियां पूछी गईं, तो मॉडल के शीर्ष परिणामों में वे उम्मीदवार शामिल थे जिन्हें अन्य शोध पहले ही स्वतंत्र रूप से आशाजनक बता चुके थे। MIT के मटीरियल्स साइंस एंड इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर जू ली ने कहा, "संरचना वास्तव में सामग्री विज्ञान के केंद्र में है।"

क्रिस्टल के लिए एक AlphaFold

ली इस दृष्टिकोण की तुलना AlphaFold से करते हैं, वह AI प्रणाली जो प्रोटीन की संरचना को उसके कार्य से जोड़ती है और जिसने जीव विज्ञान एवं दवा खोज में मदद की है। सह-लेखकों में प्रथम लेखक यांग जियोंग पार्क, मयंक कुमारन, चिया-वेई हसु और प्रोफेसर एल्सा ओलिवेट्टी शामिल हैं, जिन्होंने उम्मीद जताई कि यह विधि इस क्षेत्र में एक बड़ा बदलाव ला सकती है।

इस शोध को आंशिक रूप से अमेरिकी रक्षा खतरा न्यूनीकरण एजेंसी, अमेरिकी रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी और कोरिया के राष्ट्रीय अनुसंधान प्रतिष्ठान से समर्थन मिला। टीम का मानना है कि यह विधि कई क्रिस्टलीय सामग्रियों पर लागू होती है और उम्मीद है कि अन्य वैज्ञानिक भी इसे अपनाएंगे।