AI and material science: In the case of thermoelectric generator

ในยุคที่เต็มไปด้วยข้อมูลข่าวสารต่าง ๆ บนอินเตอร์เน็ตการเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างสะดวกรวดเร็ว ด้วยเหตุนี้ทำให้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligent, AI) ได้รับความนิยมเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก นอกจากนั้นประติมากรรมและอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์สำหรับ AI ได้รับการพัฒนามาอย่างต่อเนื่องจนกระทั่งในปัจจุบันมีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างมากทำให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถนำ AI เข้ามาใช้แก้ปัญหาต่าง ๆ ในปัจจุบันได้อย่างหลากหลายไม่ว่าจะเป็น การขนส่ง จราจร ด้านการแพทย์ และการคัดกรอง spam ในอีเมลล์ เป็นต้น

แต่ยังมีปัญหาอีกหลายอย่างในปัจจุบันที่ AI ยังไม่ถูกนำมาประยุกต์ใช้เนื่องจากขาดผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้ความสามารถทางด้าน AI งานวิจัยด้านวัสดุศาสตร์ในไทยได้รับความสนใจจากวิจัยอย่างแพร่หลายเนื่องจากเป็นสาขาที่สามารถพัฒนาเปลี่ยนจากระดับงานวิจัยให้กลายเป็นนวัตกรรมที่สร้างมูลค่าในเชิงพาณิชย์ให้กับประเทศได้ แต่พบว่ายังมีการนำ AI มาช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพงานวิจัยสาขาวัสดุศาสตร์ค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับสาขาอื่น ซึ่งใน 5 ปี ที่ผ่านมามีงานวิจัยที่นำ AI มาช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพของวัสดุต่าง ๆ เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ขอบคุณรูปภาพจาก https://news.cgtn.com/news/2019-06-19/AI-helps-promote-material-science-Chinese-experts-HDTvbSiaCQ/index.html

คำว่าวัสดุศาสตร์ในที่นี้หมายถึงศาสตร์ความรู้ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับวัสดุ เช่น การศึกษาการพัฒนาความแข็งแรงให้คอนกรีต การศึกษาวิธีเพิ่มสภาพนำไฟฟ้าด้วยนาโนคาร์บอน หรือการวิจัยเกี่ยวกับแบตเตอรี่ Li-ion ที่อยู่สมาทโฟนของเราทุกวันนี้ก็นับว่าเป็นงานวิจัยด้านวัสดุศาสตร์ ซึ่งในบทความนี้จะขอกล่าวถึงวัสดุที่มีชื่อว่าเทอร์โมอิเล็กทริก

Themoelectric module ที่ประกอบด้วยวัสดุชนิดกึ่งตัวนำชนิดพีและเอ็น

วัสดุเทอร์โมอิเล็กทริกถูกวิจัยและพัฒนามาเป็นระยะเวลานานหลายสิบปี เนื่องจากข้อดีของเทอร์โมอิเล็กทริกคือ สามารถเปลี่ยนพลังงานความร้อนไปเป็นไฟฟ้าได้ ซึ่งสามารถใช้ความร้อนจากรูปแบบใดก็ได้ไม่ว่าจะเป็น ความร้อนจากเครื่องจักร ความร้อนจากแสงอาทิตย์ ความร้อนจากเครื่องยนต์สันดาปภายในหรือที่เรียกว่าความร้อนเสียทิ้ง (waste heat) ข้อดีของเทอร์โมอิเล็กทริกคือสามารถออกแบบขนาดและรูปร่างให้เหมาะกับการใช้งานที่หลากหลายได้เป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็นการ

1. ออกแบบเพื่อใช้ความร้อนเหลือทิ้งจากเครื่องยนต์รถยนตร์หรือเครื่องจักร
2. ออกแบบให้ใช้ความร้อนจากแสงอาทิตย์ ออกแบบให้เป็นเครื่องสร้างพลังงานไฟฟ้าแบบพกพาซึ่งเหมาะกับการเดินป่า
3. ออกแบบเพื่อสามารถใช้ความร้อนจากที่ปล่อยออกจากร่างกายมนุษย์ได้

นอกจากนั้นประเทศไทยเป็นประเทศที่มีค่าเฉลี่ยอุณหภูมิที่สูง จึงเหมาะที่จะนำเทคโนโลยีเทอร์โมอิเล็กทริกนี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์ แต่ปัญหาหลักของเทคโนโลยีเทอร์โมอิเล็กทริกตอนนี้คือยังให้ค่าประสิทธิภาพที่ต่ำเมื่อเทียบกับแหล่งผลิตพลังงานไฟฟ้าอื่น ๆ อย่าง เช่น solar cell หรือ กังหันลม เป็นต้น จึงทำให้เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในระดับงานวิจัยเท่านั้น และการศึกษาวิจัยต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ใช้เวลานานและทรัพยากรมาก จากรายงานพบว่า 3 ปีที่ผ่านมาได้เริ่มมีการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในงานวิจัยด้านเทอร์โมอิเล็กทริก เพิ่มสูงขึ้น

รูปแสดงให้เห็นถึงปัจจัยที่ส่งผลให้ค่าประสิทธิภาพของวัสดุเทอรโมอิเล็กทริกทั้งทางบวกและทางลบ โดยใช้ machine learning model ที่ต่างกัน (https://doi.org/10.1038/s41598-019-39278-z)

จากการทบทวนวรรณกรรมหรือภาษาพูดเรื่องว่าการอ่าน paper งานวิจัย พบว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine learning, ML ) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของ AI สามารถทำนายโครงสร้างผลึก (Crystalline structure) ของสารประกอบได้อย่างแม่นยำและทำนายสารประกอบใหม่ที่ยังไม่เคยสังเคราะห์ขึ้นด้วยการทดลองได้อีกด้วย โดยมีการทำการทดลองเพื่อยืนยันผลการทำนายของ ML บางกลุ่มวิจัยสามารถใช้ ML ช่วยในการออกแบบการทดลองหรือเงื่อนไขที่ใช้ในการสังเคราะห์วัสดุได้ นอกจากนั้นมีงานวิจัยแสดงให้เห็นว่า ML สามารถทำนายค่าสมบัติทางเทอร์โมอิเล็กทริกของสารประกอบได้และยังสามารถแสดงให้เห็นได้ว่าปัจจัยใดบ้างที่มีส่วนช่วยให้สมบัติทางเทอร์โมอิเล็กทริกมีค่าสูงขึ้น ดังรูปด้านบน จะเห็นว่า ML ได้เข้ามามีบทบาทมากขึ้นแม้แต่ในงานวิจัยด้านวัสดุศาสตร์ ซึ่งไม่แน่ว่าในอนาคตอันใกล้ที่ AI ถูกนำมาใช้พัฒนาในงานวิจัยวัสดุอย่างต่อเนื่องและพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ

ไม่แน่ว่าในอนาคตอันใกล้ เราอาจจะมี Jarvis ที่ช่วยในการหาธาตุใหม่ในการผลิตพลังงานได้อย่างมหาศาลให้ Tony Stark เหมือนในหนัง Iron Man 2 ก็เป็นได้