في مختبر هندسة الموجات للمواد المتطرفة والذكية We-Xite جامعة كونيتيكت تم إنشاء مادة خارقة قابلة للبرمجة تحتوي على حالات أكثر من الذرات الموجودة في الكون.

تم نشر مقال عن المنتج الجديد في المجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم. والغرض الرئيسي منه هو التحكم في الموجات الصوتية: اعتمادًا على التكوين، يمكن للمادة ثنيها أو امتصاصها أو تركيزها.

“المواد الخارقة هي مواد من صنع الإنسان يمكن أن تظهر خصائص غير عادية يصعب العثور عليها في الطبيعة”، تشرح طالبة الدراسات العليا ميلاني كيو، المؤلفة الأولى للدراسة.

تتكون المادة الخارقة من أعمدة غير متماثلة ذات حافة مقعرة واحدة أو أكثر، على شكل نوى التفاح. يتم تجميع الأعمدة في شبكة مقاس 11×11، ويمكن تدوير كل منها بمحرك خاص بها بدقة درجة واحدة. هذا نموذج أولي، ويوفر المفهوم قابلية التوسع، بما في ذلك الأبعاد الثلاثية.

تنعكس الموجات الصوتية التي تمر عبر المادة من الأسطح المقعرة للأعمدة. ونظرًا لأنه يمكن تعديل كل عمود على حدة، فهناك عدد لا حصر له تقريبًا من المسارات الممكنة لنقل الصوت عبر الشبكة.

وهذا يعني أنه يمكن استخدام المادة لتضخيم الموجات الصوتية من خلال تركيزها على نقطة واحدة. هناك طلب كبير على هذه القدرات في الملقط الصوتي، أو تقنيات التصوير الطبي (مثل الموجات فوق الصوتية)، أو التقنيات العلاجية المستهدفة.

التطبيقات المحتملة والأهمية العلمية

“تخيل شيئًا مثل ورم في المخ – شيء يحتاج إلى تدميره، لكن لا يمكنك استخدام مشرط. حتى الصوت عالي الشدة لن يعمل في المرحلة الأولية. نحن بحاجة إلى موجات ذات سعة صغيرة جدًا، والتي ستركز فقط على نقطة واحدة ثم تتبدد. وهذا يمكن أن يضعف الورم، أو يفكك حصوات الكلى، أو يتلاعب بالجزيئات الصغيرة داخل جسم الإنسان التي لا يمكن الوصول إليها جسديًا – ولكن يمكن للموجات الصوتية أن تخترقها،” كما يقول البروفيسور أسامة بلال، رئيس قسم العلاج الطبيعي. وي-Xite.

يمكن استخدام المنتج الجديد كمنصة لدراسة المفاهيم الأساسية في فيزياء الموجات. أحد الأمثلة على ذلك هو العوازل الطوبولوجية، أي المواد التي يمكنها توصيل الكهرباء فقط على طول السطح، ولكن ليس في الداخل (تم منح جائزة نوبل في الفيزياء لدراسة هذه الظاهرة منذ عدة سنوات). تمكن المطورون من تحقيق الشيء نفسه من الصوت: يمكن أن تنتشر الموجات على طول حواف المادة دون اختراقها للداخل.

وفي أعمال أخرى، يتم استخدام المواد الخارقة لتقليل قوة السحب للأجسام المتحركة، مما يوفر الطاقة والوقود.

يؤكد بلال: “يعد هذا إنجازًا كبيرًا في مجالنا، لأن المادة عادةً ما تحتوي فقط على عدد قليل من الحالات المستقرة التي يمكن تحويلها إليها، لكن حالتنا تقدم تكوينات أكثر من الذرات الموجودة في الكون. وهذا هو مدى أهمية هذا بالنسبة لمجتمعنا العلمي”.

ابتكار التصميم وقابلية إعادة التشكيل

جاءت فكرة كيو باستخدام التروس أو المحركات لتشغيل الأعمدة الفردية من الرغبة في حل مشكلة هندسية ملحة: “عادةً ما تكون المواد الخارقة ثابتة، مما يعني أنها لا تستطيع تغيير شكلها بعد تصنيعها”.

بالنسبة للمادة الخارقة التي تتحكم في الصوت، هذا يعني أنه لا يمكن “ضبطها” إلا على نطاق معين من الترددات، أي أنها لن تكون عالمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تصبح المادة الخارقة الساكنة غير فعالة تمامًا في حالة تعرضها للتلف، حتى من خلال التآكل العادي.

ويقول المخترع إن المادة الخارقة القابلة للبرمجة يمكن إعادة تشكيلها دون الحاجة إلى تصنيعها مرة أخرى. علاوة على ذلك، نظرًا لأنها قامت ببناء دائرة للتحكم في المحركات في الوقت الفعلي، فمن السهل جدًا القيام بذلك.

“هناك سمة فريدة أخرى لهذا العمل وهي النهج التوافقي”، يشرح كيو، موضحًا أنه يمكن تعزيز تأثيرات المواد الاصطناعية من خلال الجمع بين اتجاهات الركائز. يتحرك اثنان أو أربعة أو أكثر من الأعمدة كوحدة واحدة لتشكل “خلية خارقة”، مما يفتح المزيد من المتغيرات للمهندسين لتجربتها.

يقول بلال: “يمكنك القيام بمجموعة متنوعة من عمليات التلاعب باستخدام مثل هذه المنصة”. “تسمح لنا الخلايا الفائقة الممزوجة بعدم التماثل بتوسيع مساحة التصميم بشكل أكبر. وهذا نهج مرن للغاية لضبط المواد الخارقة.”

الصعوبات والآفاق

الحجم الهائل للتكوينات الممكنة يخلق مشاكل أيضًا – مع وجود العديد من الخيارات لموقع الأعمدة، من المستحيل حساب التأثير الصوتي لكل منها يدويًا. تمزح كيو قائلةً إنها إذا بدأت هذا العمل الآن، فسيتعين على أحفادها إنهاء الحسابات.

يطرح بلال السؤال بشكل مختلف: “إذا كان عليك استكشاف عدد من الخيارات يساوي عدد الذرات في الكون، فبأي خيار ستبدأ؟”

تحول الفريق إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي والاستدلال لفهم كيفية توصيل المادة للصوت في ظل تكوينات مختلفة.

وخلص البروفيسور إلى أن “الهدف النهائي هو إيجاد مادة مستقلة تمامًا تتمتع بالقدرة والذكاء لتحسين عملها بشكل مستقل باستخدام التعلم الآلي”.