Дочерняя компания Alphabet, Google DeepMind, с помощью искусственного интеллекта предсказала структуру более 2 миллионов новых материалов, что стало серьезным достижением в материаловедении. Этот прорыв, опубликованный в журнале Nature, может изменить такие отрасли, как производство батарей, солнечных батарей и полупроводников, значительно улучшив их производство.
Традиционный процесс открытия и создания новых материалов является длительным и дорогостоящим и зачастую занимает 10-20 лет. Однако система искусственного интеллекта DeepMind, обученная на открытых данных, смогла предсказать около 400 000 потенциальных вариантов материалов, что позволило значительно ускорить типичные сроки.
Ключевой инструмент DeepMind, модель GNoME Deep Learning, выявил 2,2 миллиона новых неорганических кристаллов. Из них 380 000 были признаны наиболее стабильными для лабораторных испытаний. Например, GNoME обнаружила 52 000 новых графеноподобных соединений и в 25 раз больше потенциальных литий-ионных проводников, чем раньше.
Чтобы обеспечить дальнейший прогресс, DeepMind предоставляет исследователям полный набор данных в рамках проекта по созданию материалов. Эти данные в открытом доступе охватывают все находки и прогнозы GNoME в области материалов.
В рамках совместной работы DeepMind и Лаборатория Беркли создали автономную лабораторию, которая успешно создала 41 новый найденный материал. Демонстрируя потенциал ИИ для преобразования экспериментального синтеза.
Несмотря на осторожность в отношении затрат, специалисты в этой области ожидают, что прорывы на основе ИИ, подобные DeepMind, изменят динамику и ускорят сроки разработки. Такое слияние ИИ и материаловедения представляет собой огромное ускорение технологических инноваций. Воздействие на батареи, электронику и многое другое может открыть множество будущих достижений.
