Google DeepMind AI открывает потенциал тысяч новых материалов

Google DeepMind использовала искусственный интеллект для прогнозирования структуры более чем 2 миллионов новых материалов. По словам компании, этот прорыв вскоре может быть использован для улучшения реальных технологий.

В исследовательской статье, опубликованной в среду в научном журнале Nature, принадлежащая Alphabet (GOOGL.O) фирма по искусственному интеллекту заявила, 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 может оказаться дорогостоящим и трудоемким процессом. Например, потребовалось около двух десятилетий исследований, прежде чем литий-ионные батареи, которые сегодня используются для питания всего, от телефонов и ноутбуков до электромобилей, стали коммерчески доступными.

«Мы надеемся, что значительные 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.

ИИ DeepMind был обучен на данных Materials Project, международной исследовательской группы, основанной в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли в 2011 году и состоящей из существующих исследований около 50 000 уже известных материалов.

Компания заявила, что теперь поделится своими данными с исследовательским сообществом в надежде 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 проекта по материалам.

«Если мы сможем сократить это еще немного, это будет считаться настоящим прорывом».

Используя искусственный интеллект для прогнозирования стабильности этих новых материалов, компания DeepMind заявила, что теперь сосредоточит свое внимание на прогнозировании того, насколько легко их можно будет синтезировать в лаборатории.
Оригинальная новость на сайте