Google DeepMind спрогнозував понад два мільйони нових хімічних матеріалів

Штучний інтелект (ШІ) компанії Google DeepMind спрогнозував структуру понад двох мільйонів нових хімічних матеріалів. Цей прорив може призвести до розробки нових і вдосконалених акумуляторів, сонячних панелей і комп’ютерних чіпів.

У науковій статті, опублікованій у журналі Nature, DeepMind повідомила, що майже 400 000 її теоретичних зразків матеріалів незабаром можуть пройти лабораторні випробування.

Пошук і створення нових матеріалів часто є дорогим і трудомістким процесом. Наприклад, знадобилося приблизно два десятиліття досліджень, перш ніж літій-іонні батареї, які зараз широко використовуються в таких пристроях, як телефони, ноутбуки та електромобілі, стали комерційно доступними.

Екін Догус Кубук, науковий співробітник DeepMind, висловив оптимізм, що досягнення в експериментах, автономному синтезі та моделях машинного навчання можуть суттєво скоротити тривалий 10-20-річний період відкриття та синтезу матеріалів.

Щоб навчити свій ШІ, DeepMind використала дані проєкту Materials Project, міжнародного дослідницького консорціуму, створеного в Національній лабораторії імені Лоуренса Берклі у 2011 році. Набір даних містив інформацію про приблизно 50 000 існуючих матеріалів.

Організація висловила намір поширювати свої дані серед дослідницької спільноти, щоб прискорити подальші досягнення в галузі відкриття матеріалів. Однак Крістін Перссон, директор проєкту Materials Project, зазначила, що промисловість обережно ставиться до збільшення витрат, а нові матеріали часто потребують часу, щоб стати рентабельними.

Після використання штучного інтелекту для прогнозування стабільності цих нових матеріалів DeepMind переключила свою увагу на прогнозування їхньої синтетичності в лабораторних умовах.

Нещодавно DeepMind представила векторні квантовані моделі.