DeepMind раскрывает потенциал тысяч новых материалов при помощи ИИ
В исследовательской статье, опубликованной в среду в научном журнале Nature, принадлежащая Alphabet фирма по искусственному интеллекту сообщила, что почти 400’000 ее гипотетических конструкций материалов вскоре могут быть созданы в лабораторных условиях. Потенциальные применения исследования включают производство более эффективных батарей, солнечных панелей и компьютерных чипов.
Открытие и синтез новых материалов обычно оказывается дорогостоящим и трудоемким процессом. Например, ученым потребовалось около двух десятилетий исследований, прежде чем литий-ионные батареи стали коммерчески доступными. Сегодня такие батареи используются для питания любых устройств: от телефонов и ноутбуков до электромобилей.
«Мы надеемся, что серьезные улучшения в моделях экспериментирования, автономного синтеза и машинного обучения значительно сократят этот 10–20-летний срок до чего-то гораздо более управляемого», — сказал Экин Догус Чубук, ученый-исследователь из DeepMind.
DeepMind обучила свой искусственный интеллект на данных международной исследовательской группы Materials Project, основанной в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли в 2011 году и имеющей исследования около 50’000 уже известных материалов. Компания заявила, что теперь поделится с исследовательским сообществом своими данными, чтобы ускорить дальнейшие прорывы в открытии материалов.
«Промышленность имеет тенденцию избегать риска, когда дело доходит до увеличения затрат, и новым материалам обычно требуется некоторое время, прежде чем они станут экономически эффективными», — сказала Кристин Перссон, директор Materials Project. «Если мы сможем сократить это время еще немного, то это станет настоящим прорывом».
Используя искусственный интеллект для прогнозирования стабильности новых материалов, компания DeepMind заявила, что теперь сосредоточится на прогнозировании того, насколько легко их можно будет синтезировать в лаборатории.
