來自加拿大阿爾伯塔大學的科學家們使用了一種機器學習技術，前所未見地利用人工智能去完善原子級製造並使其實現了自動化。這一發展讓新技術更快、更小、更環保，大大減少了對氣候的影響，同時也使信息時代無盡的需求得到了滿足。阿爾伯塔大學的物理學教授Robert Wolkow和其研究助理Moe Rashidi在ACS Nano上發表了一篇論文,宣佈了他們的新發現。
“到目前為止，我們用原子進行的印刷與中世紀僧侶製作書籍的效率差不多，”Robert Wolkow解釋說。“在很長一段時間裡，我們已經有了與原子筆一樣的筆，但我們必須手動書寫。該限制使得我們無法大規模生產原子級的設備，阻礙了其商業化的實現。但是，現在一切都變了，就像印刷機的出現給那些中世紀僧侶帶來的衝擊一樣。機器學習使得原子級製造過程實現了自動化，原子級製造革命必將隨之而來。”
這項新發現建立在Robert Wolkow之前為推動原子級低功耗電子器件發展所做工作的基礎之上。Robert Wolkow致力於推動原子級製造業的發展，不僅是為了應對信息時代瞬息萬變的需求，也為了應對氣候變化。
一些預測顯示，如果我們保持目前的能源消費習慣，到2025年，信息和通信技術產業不僅會消耗世界20%的能源，還會產生佔全球5%以上的碳排放量。
對於RobertWolkow來說，這一切都迫切要求我們為電子產品建立一個新的生產基礎，他預計這一基礎可以通過原子級製造和大規模製造來推動，而這一切現在有可能都歸功於他的新發現。
“在極小尺寸級別上進行製造，不僅能讓我們做得更好，而且我們還能創造全新的功能，而這些功能用傳統的技術根本做不到。”如果將其與實際的製造業領域結合起來，將會改變現有的遊戲規則，使我們能夠通過計算單個原子的自然屬性去創造一個全新的、極其有效的生產基礎。
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