Kan et materiale udnytte mekanisk ustabilitet til at ændre form? Kan software reparere sine egne fejl uden først at få at vide, hvad der er korrekt? Kan kunstig intelligens finde nye katalysatorer til produktion af grøn brint? Og kan nogle af kvantecomputerens centrale egenskaber efterlignes i hardware, der fungerer ved stuetemperatur?
Det er nogle af de spørgsmål, som fire forskere fra Det Tekniske Fakultet på Syddansk Universitet nu får mulighed for at undersøge med støtte fra Villum Experiment.
Programmet støtter utraditionelle forskningsideer, hvor risikoen for at fejle er relativt høj, men hvor der også er potentiale for store videnskabelige gennembrud. Ansøgningerne bliver bedømt anonymt, så bedømmerne ikke kender forskernes baggrund eller akademiske meritter. I stedet vurderer de ideernes kvalitet og originalitet.
– Med Villum Experiment giver vi plads til de forskningsideer, der udfordrer grænserne for, hvad vi tror, er muligt. Det kan vise sig ikke at virke, men det kan også være den ene vilde ide, som kan forandre et forskningsfelt – eller verden, siger Thomas Bjørnholm, forskningsdirektør i Villum Fonden.
Det er tiende gang, Villum Fonden uddeler bevillinger gennem programmet. På landsplan har 53 forskere modtaget tilsammen 129 millioner kroner. Projekterne er udvalgt blandt 280 ansøgninger.
De fire forskere fra Det Tekniske Fakultet har tilsammen modtaget 9.675.000 kroner.
Materialer, der ændrer form
Bahman Taherkhani fra Mærsk Mc-Kinney Møller Instituttet har modtaget 2.495.000 kroner til projektet Shape Changing Soft-Stiff Composites Through Mechanical Instabilities.
Mekanisk ustabilitet bliver normalt betragtet som et tegn på, at et materiale er ved at svigte. Men ustabilitet kan også gøre det muligt for materialer at ændre form hurtigt uden at tage skade.
Projektet skal undersøge, om formændringer i kompositmaterialer, der består af både bløde og stive materialer, kan beskrives med en universel fysisk lov. I dag bliver materialerne i høj grad undersøgt fra tilfælde til tilfælde, og resultaterne afhænger ofte af den konkrete geometri.
Målet er derfor at udvikle det første samlede energibaserede fasediagram for denne type ustabilitet. Et sådant diagram kan gøre det muligt at forudsige, hvornår og hvordan materialerne ændrer form.
Hvis det lykkes, kan forskningen skabe et nyt fysisk grundlag for at udvikle programmerbare materialer, der kan ændre form på en kontrolleret måde.
Kan software reparere sig selv uden at få at vide, hvad der er korrekt?
Abhishek Tiwari fra Mærsk Mc-Kinney Møller Instituttet har modtaget 2.500.000 kroner til projektet Is Correctness Necessary? An Experiment in Test-Free Program Repair.
Fejl i software er uundgåelige, og forskere har i årtier forsøgt at udvikle systemer, der automatisk kan finde og reparere dem. De eksisterende metoder bygger som regel på en test, en specifikation eller en anden form for kontrol, der fortæller systemet, hvordan den rettede software skal opføre sig. Projektet udfordrer denne grundlæggende antagelse.
Abhishek Tiwari vil undersøge, om et system kan reparere fejl alene ved hjælp af de oplysninger, der allerede findes i programkoden. Systemet skal blandt andet vurdere, om en ændring får kodens datatyper til at passe sammen igen, følger mønstre fra millioner af andre programmer og udgør den enklest mulige rettelse.
Når flere uafhængige signaler peger mod samme løsning, kan systemet acceptere rettelsen ud fra, at kodens struktur tyder på, at den er korrekt. Det giver dog ikke sikkerhed for, at rettelsen faktisk er korrekt.
Eksperimentet kan vise, at pålidelig reparation af programmer kræver en på forhånd defineret forståelse af korrekthed. Men det kan også åbne en helt ny vej til software, der kan finde og reparere fejl uden traditionelle tests.
Maskinlæring skal finde nye katalysatorer
Mirabbos Khujamberdiev fra Mads Clausen Instituttet har modtaget 2.431.000 kroner til projektet CatDPO: Machine Learning-Accelerated Exploration of Catalytic Double Perovskite Oxynitrides.
Projektet fokuserer på en gruppe materialer, der kaldes dobbelte perovskit-oxynitrider. Materialerne er stadig kun sparsomt udforsket, men kan have egenskaber, der gør dem lovende som katalysatorer.
Traditionelt er nye materialer blevet udviklet gennem langsomme og dyre eksperimenter, hvor forskerne fremstiller og tester forskellige sammensætninger én ad gangen.
Ved hjælp af maskinlæring og AI-baserede metoder, der kan undersøge mange muligheder hurtigt, vil forskerne i stedet analysere et stort antal mulige materialesammensætninger og forudsige deres egenskaber. De skal blandt andet undersøge, hvordan forskellige grundstoffer er placeret i materialerne, og hvordan ændringer i sammensætningen påvirker deres stabilitet og elektroniske egenskaber.
På den måde kan forskerne hurtigere udpege de mest lovende kandidater og koncentrere deres fysiske eksperimenter om dem.
Målet er at finde stabile materialer med høj katalytisk aktivitet, som blandt andet kan bruges til at omdanne solenergi og producere grøn brint. Projektet skal også udvikle en metode, der gør jagten på nye katalytiske materialer hurtigere og mere målrettet.
Kvanteinspireret hardware ved stuetemperatur
Hooman Farkhani fra Institut for Mekanik og Elektronik har modtaget 2.249.000 kroner til projektet QUANTRONIC: Spintronic Pseudo-Qubits for Room-Temperature Quantum Computing.
Kvantecomputere kan i princippet løse bestemte opgaver langt hurtigere end almindelige computere. Deres kvantetilstande er dog ekstremt følsomme over for påvirkninger udefra, og teknologien kræver derfor som regel nøje kontrollerede forhold og ekstremt lave temperaturer.
QUANTRONIC skal undersøge, om nogle af kvantecomputerens centrale mekanismer kan efterlignes i elektronisk hardware, der fungerer ved stuetemperatur.
En almindelig computer behandler information ved hjælp af bits, der har værdien enten 0 eller 1. Kvantecomputerens grundlæggende informationsenhed kaldes en qubit. Den kan eksistere i en kombination af 0 og 1, indtil den bliver målt. Det gør det muligt for en kvantecomputer at behandle information på en grundlæggende anderledes måde.
Projektet skal udvikle spintroniske pseudo-qubits baseret på magnetiske tunnelovergange. Der er tale om elektroniske komponenter, som gennem kontrolleret tilfældighed og indbyrdes forbindelser skal efterligne egenskaber som superposition, interferens og korrelationer mellem qubits. De er altså ikke egentlige qubits.
Forskerne skal undersøge, om almindelige elektroniske komponenters samlede adfærd kan skabe strukturerede sandsynlighedsmønstre, der ligner dem, man finder i kvantesystemer.
Hvis det lykkes, kan eksperimentet skabe grundlag for en ny form for databehandling mellem almindelige sandsynlighedsbaserede computere og egentlige kvantecomputere. På længere sigt kan det bane vej for kvanteinspireret hardware, der lettere kan skaleres og fremstilles.
