اختر منطقتك 
حالة الطقس 
كان الطهاة الآليون غارقين في وصفتهم، وكانوا يكدحون في غرفة مكتظة بالمعدات. في إحدى الزوايا، كان هناك ذراع مفصلي يختار المكونات ويخلطها، بينما كان آخر ينزلق ذهابًا وإيابًا على مسار ثابت، لتشغيل الأفران. وكان الثالث يقوم بمهمة الطلاء، حيث كان يهز محتويات البوتقة بعناية على الطبق. أومأ جيربراند سيدر، عالم المواد في مختبر لورانس بيركلي وجامعة كاليفورنيا في بيركلي، برأسه بالموافقة عندما قامت ذراع آلية بقرص قارورة بلاستيكية فارغة وتغطيتها بدقة – وهي مهمة صعبة بشكل خاص، وواحدة من الأشياء المفضلة لديه التي يجب مراقبتها. قال سيدر وهو ينظر إلى اثنين من طلابه بنظرة ساخرة: “هؤلاء الرجال يمكنهم العمل طوال الليل”.
تم تصميم المنشأة، التي تسمى A-Lab، المجهزة بمكونات مثل أكسيد النيكل وكربونات الليثيوم، لإنتاج مواد جديدة ومثيرة للاهتمام، خاصة تلك التي قد تكون مفيدة لتصميمات البطاريات المستقبلية. يمكن أن تكون النتائج غير متوقعة. حتى العالم البشري عادةً ما يخطئ في الوصفة الجديدة في المرة الأولى. لذلك تنتج الروبوتات في بعض الأحيان مسحوقًا جميلاً. وفي أحيان أخرى يكون عبارة عن فوضى لزجة ذائبة، أو يتبخر كل شيء ولا يبقى شيء. “في تلك المرحلة، سيتعين على البشر اتخاذ قرار: ماذا أفعل الآن؟” يقول سيدر.
والمقصود من الروبوتات أن تفعل الشيء نفسه. يقومون بتحليل ما قاموا بإعداده، وتعديل الوصفة، والمحاولة مرة أخرى. ومره اخرى. ومره اخرى. تقول عالمة المواد كريستين بيرسون، المتعاونة الوثيقة مع سيدر في LBL (وزوجها أيضًا): “إنك تقدم لهم بعض الوصفات في الصباح، وعندما تعود إلى المنزل قد يكون لديك سوفليه جديد لطيف”. أو ربما تعود إلى الفوضى المحترقة. “ولكن على الأقل غدًا سيصنعون سوفليه أفضل بكثير.”
في الآونة الأخيرة، زادت مجموعة الأطباق المتاحة لروبوتات سيدر بشكل كبير، وذلك بفضل برنامج الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة Google DeepMind. تم تدريب البرنامج المسمى GNoME باستخدام بيانات من مشروع المواد، وهي قاعدة بيانات مجانية الاستخدام تضم 150 ألف مادة معروفة يشرف عليها بيرسون. وباستخدام هذه المعلومات، توصل نظام الذكاء الاصطناعي إلى تصميمات لـ 2.2 مليون بلورة جديدة، منها 380 ألفًا كان من المتوقع أن تكون مستقرة – وليس من المحتمل أن تتحلل أو تنفجر، وبالتالي فهي المرشحة الأكثر قبولًا للتخليق في المختبر – مما يوسع نطاق العناصر المعروفة. مواد مستقرة ما يقرب من 10 أضعاف. في ورقة نشرت اليوم في طبيعةكتب المؤلفون أن المنحل بالكهرباء الصلب التالي، أو مواد الخلايا الشمسية، أو الموصلات الفائقة ذات درجة الحرارة العالية، يمكن أن يختبئ داخل قاعدة البيانات الموسعة هذه.
العثور على تلك الإبر في كومة القش يبدأ بصنعها فعليًا، وهذا سبب إضافي للعمل بسرعة طوال الليل. في مجموعة حديثة من التجارب في LBL، نُشرت اليوم أيضًا في طبيعة، تمكن مختبر سيدر المستقل من إنشاء 41 مادة من مواد GNoME النظرية على مدار 17 يومًا، مما ساعد على التحقق من صحة كل من نموذج الذكاء الاصطناعي والتقنيات الروبوتية للمختبر.
عند تحديد ما إذا كان من الممكن بالفعل صنع مادة ما، سواء بواسطة الأيدي البشرية أو أذرع الروبوتات، فمن بين الأسئلة الأولى التي يجب طرحها هو ما إذا كانت هذه المادة مستقرة أم لا. بشكل عام، هذا يعني أن مجموعتها من الذرات مرتبة في أقل حالة طاقة ممكنة. خلاف ذلك، فإن البلورة تريد أن تصبح شيئا آخر. منذ آلاف السنين، أضاف الناس بشكل ثابت إلى قائمة المواد المستقرة، في البداية من خلال مراقبة تلك الموجودة في الطبيعة أو اكتشافها من خلال الحدس الكيميائي الأساسي أو الحوادث. وفي الآونة الأخيرة، تم تصميم المرشحين باستخدام أجهزة الكمبيوتر.
المشكلة، وفقًا لبيرسون، هي التحيز: مع مرور الوقت، أصبحت تلك المعرفة الجماعية تفضل بعض الهياكل والعناصر المألوفة. يطلق علماء المواد على ذلك اسم “تأثير إديسون”، في إشارة إلى سعيه السريع للتجربة والخطأ لتوصيل فتيل المصباح الكهربائي، واختبار آلاف أنواع الكربون قبل الوصول إلى مجموعة متنوعة مشتقة من الخيزران. لقد استغرق الأمر عقدًا آخر من الزمن حتى تتمكن مجموعة مجرية من التوصل إلى التنغستن. يقول بيرسون: “لقد كان محدودًا بمعرفته”. “لقد كان متحيزًا، وكان مقتنعًا”.
