Google DeepMind-forskere har opdaget 2,2 millioner nye materialer ved hjælp af AI

Forskere hos Google DeepMind har brugt kunstig intelligens til at søge efter 2,2 millioner hidtil ukendte krystalstrukturer, der kan finde anvendelse inden for områder lige fra vedvarende energi til kvantecomputere.

Her er, hvad vi ved

Ifølge undersøgelsen overstiger antallet af teoretisk stabile, men endnu ikke syntetiserede forbindelser, der er opdaget ved hjælp af GNoME AI-værktøjet, alle tidligere kendte materialer med en faktor på 45. Det svarer til næsten 800 års tidligere eksperimentelle opdagelser på området.

Som det næste planlægger forskerne at teste levedygtigheden af 381.000 af de mest lovende strukturer i produktionen af solceller, superledere og andre teknologier. På den måde ønsker DeepMind at demonstrere potentialet i kunstig intelligens til at fremskynde videnskabelige fremskridt og skabe nyttige materialer.

Ifølge medforfatter Ekin Dogus Cubuk er det svært at finde en industri, der ikke ville have gavn af bedre materialer. For eksempel kan de nye forbindelser hjælpe med at udvikle alsidige lagdelte stoffer eller neuromorfe chips, der efterligner hjernens funktion.

DeepMind-teamet brugte maskinlæring til at generere og derefter evaluere stabiliteten af kandidatstrukturer. Det gjorde det muligt for dem at finde mange flere forbindelser sammenlignet med den dyre trial and error-metode, der tidligere blev brugt.

Forskere fra University of California i Berkeley har allerede afprøvet nogle af de forudsagte forbindelser i praksis. De var i stand til eksperimentelt at syntetisere 41 ud af 58 af en given liste af målmaterialer ved hjælp af beregning og et automatiseret kemilaboratorium.

Ifølge uafhængige eksperter vil denne kombinerede tilgang dramatisk fremskynde opdagelsen af nye lovende materialer til løsning af globale problemer. DeepMinds database over uorganiske krystaller bør blive en uvurderlig kilde til innovation inden for ren energi og miljøbeskyttelse.

Kilde: Financial Times: Financial Times