الجامعات في أستراليا 
الجامعات في كندا 
الجامعات في ألمانيا 
الجامعات في ايرلندا 
الجامعات في الأردن 
الجامعات في نيوزلندا 
الجامعات في السعودية 
الجامعات في المملكة المتحدة 
الجامعات في الولايات المتحدة 
ملخص
يعد النمو البلوري للمواد العضوية ذا أهمية كبيرة في الصناعات الكيميائية المتخصصة والدقيقة. وهذا يعكس فائدته في تنقية المواد واستخدامه في تحضير مجموعة واسعة من المركبات التي لها حجم وشكل وشكل متعدد الأشكال البلوري المحدد جيدًا اللازم لتحقيق الأداء الأمثل للمنتج. هذا الأخير مهم على سبيل المثال. في ضمان سلوك الذوبان والثبات القابل للتكرار اللازم للحفاظ على سلامة وفعالية المكونات داخل المنتجات المصنعة.
يمكن أن يؤثر التعقيد الجزيئي المتأصل للمواد العضوية بشكل مباشر على الخواص الكيميائية الفيزيائية للبلورات، ولا سيما تبلورها في الهياكل البلورية منخفضة التماثل والتي لها أشكال بلورية خارجية متباينة الخواص وخصائص سطحية. يمكن أن تؤثر التغييرات في هذه الخصائص أو التباين فيها على أدائها، على سبيل المثال. نقاوتها، وتوافرها الحيوي، وتدفق المسحوق، واستقرارها، وقابليتها للتصنيع. يمكن أن تكون قياسات حجم البلورة الحالية مفرطة في التبسيط من حيث تركيز الشكل في الغالب على الجسيمات الكروية. لا تعكس هذه الأساليب الأشكال البلورية متعددة الأوجه (متعددة السطوح) الشائعة الموجودة داخل المواد الصلبة العضوية حيث يمكن أن تظهر الوجوه البلورية المختلفة كيمياء سطحية مختلفة يمكن أن تكشف تفاعلات ربط جزيئية مختلفة داخل بيئة المعالجة الكيميائية. توجد حاليًا فجوة حرجة في القدرات من حيث القدرة على ربط التركيب الجزيئي للمادة بأدائها في شكلها الجسيمي البلوري. أدت هذه الفجوة المعرفية إلى زيادة الاهتمام بدمج دراسات البلورة التجريبية في الموقع مع معرفة تركيبها الجزيئي الأساسي وخصائص سطحها المحاكاة بناءً على البيانات البلورية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي (AI) وأساليب التعلم الآلي.
يعالج هذا المشروع الحاجة المذكورة أعلاه من خلال تطبيق التكنولوجيا الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتطوير واصفات الأشكال القائمة على الشكل مع فائدة مستهدفة للتوصيف الدقيق ثلاثي الأبعاد للجسيمات البلورية في الموقع. بشكل عام، يهدف المشروع إلى تمكين القدرة على تصميم المكونات البلورية العضوية والمنتجات الناتجة عن تركيبها بمواصفات أكثر صرامة، لا سيما الجودة الأعلى والاتساق الأكبر والتنوع الأقل. يرتبط المشروع المقترح بشكل مباشر بمشروع بحث EPSRC (https://eps.leeds.ac.uk/research-project/1/faculty-of-engineering-and-physical-sciences/4417/advanced-crystal-shape-descriptors-for-precision-particulate-design-characterisation-and-processing-shape4ppd).
الهدف من هذا المشروع هو دعم إنتاج المواد الجزيئية البلورية الدقيقة من خلال التوصيف الفعلي لشكل وحجم الكريستال ثلاثي الأبعاد. وللقيام بذلك، سيتم تطبيق التعلم الآلي لتعيين الصور من الفحص المجهري في الموقع لوصف الشكل البلوري ثلاثي الأبعاد والخصائص الوظيفية. سيساعد ذلك في تمكين تصميم وتصنيع المواد الكيميائية البلورية الدقيقة بمواصفات أكثر صرامة لحجم الجسيمات وشكلها مما هو ممكن حاليًا، مما يؤدي إلى مزيد من الاتساق وتقليل التباين في الخصائص الفيزيائية والكيميائية وجودة أعلى في نفس الوقت.
سيناسب هذا المشروع طالب دراسات عليا لديه دوافع ذاتية ولديه خلفية في هندسة العمليات الكيميائية أو العلوم الفيزيائية. سيقوم الطالب بإجراء بحث متعدد التخصصات في جامعة ليدز التي تتمتع بسمعة دولية للتميز في التدريس والبحث. سيسعى الطالب إلى دمج تكنولوجيا البلورة مع أساليب التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي، تحت إشراف خبراء من هذين المجالين، مع التركيز على التوصيف البلوري ثلاثي الأبعاد لعمليات البلورة. سيحقق الطالب أهداف المشروع من خلال مهام بحثية مختلفة منها:
- تنفيذ واصفات شكل الجسيمات المناسبة، باستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتقنيات النمذجة المورفولوجية البلورية، التي تتيح واجهة سلسة بين القياسات المختبرية ونماذج أشكال الجسيمات الرقمية؛
- دمج بيانات حجم/شكل الجسيمات من مجهر (Keyence) مع نماذج التوصيف المورفولوجية البلورية المطورة والمدعمة بالذكاء الاصطناعي لخصائص الأسطح الرقمية بما في ذلك معدلات وآليات النمو ذات الأوجه؛
- تطبيق النماذج المطورة لتقييم النمو البلوري ثلاثي الأبعاد في الموقع لتوليد معدلات وآليات نمو موثوقة؛
- توسيع نطاق الفحص المجهري ليشمل أدوات التصوير عبر الإنترنت لمراقبة ديناميكيات نمو مجموعة من البلورات كما تمت ملاحظتها أثناء عمليات التبلور الدفعية والمستمرة، ودمج ذلك مع عمليات محاكاة العملية بشكل ملحوظ من خلال نمذجة التوازن السكاني المورفولوجي
بشكل عام، ستساعد نتائج هذا المشروع في تمكين التصميم والتحكم في عمليات تصنيع أكثر كفاءة ومرونة للبلوراتفي المواد العضوية. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تحديد مشكلات التصنيع المحتملة في المراحل النهائية، مما يسمح بإقامة علاقات مباشرة بين الشكل البلوري وخصائص السطح ذات الصلة. ومن ثم سيكون لهذا العمل فائدة من حيث توجيه تصميم العملية لتوصيل بلورات ذات حجم وشكل محسّنين بمواصفات أكثر صرامة مما هو ممكن حاليًا، مما يؤدي إلى الحصول على مواد ذات خصائص أكثر قابلية للتصنيع واستخدام المنتج.
يجمع هذا المشروع بين مجموعات بحثية معترف بها دوليًا في علوم وهندسة التبلور (البروفيسور كيه جيه روبرتس، والدكتور سي واي ما) والذكاء الاصطناعي (البروفيسور دي سي هوغ) من خلال دمج الخبرة التآزرية في البلورة والتشكل وكيمياء الأسطح، والنمذجة الجزيئية وتوصيف البلورات (روبرتس، ما)، وديناميكيات الموائع الحسابية ونمذجة العمليات (ما، روبرتس)، والتصوير وتحليل الصور (هوغ، ما)، والتعلم الآلي (هوغ). يتضمن المشروع مزيجًا حميمًا من العلوم التجريبية (التصوير والبلورة) والحسابية (النمذجة الجزيئية، تحليل الصور، نمذجة التوازن السكاني المورفولوجي، الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (التعلم العميق، CNN، GAN، تحليل قاعدة البيانات).
سيتضمن المشروع المقترح تدريبًا بحثيًا في مجال البلورة، ونمذجة الأشكال البلورية، والتقنيات المعملية، ومعالجة الصور، والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. سيستفيد الطالب من الوصول إلى مجموعة واسعة من فرص التدريب على المهارات القابلة للتحويل في برنامج ليدز لأبحاث الدراسات العليا ومن خلال التفاعلات مع مشروع Shape4PPD وباحثي أبحاث CDT الآخرين (CP3 وM2P وما إلى ذلك). سيتم نشر نتائج البحث لهذا المشروع من خلال المؤتمرات الوطنية/الدولية ومنشورات الدوريات التي توفر فرصة تدريب ممتازة لعلماء الصناعة الناشئين في دمج التحليلات/المحاكاة/التعلم الآلي كما هو مطبق على التحديات الصناعية.