Miljoenen nieuwe materialen ontdekt voor toekomstige technologieën dankzij kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie heeft het mogelijk gemaakt om onvoorstelbare doelen te bereiken: het instrument waar we het nu over gaan hebben, is erin geslaagd miljoenen nieuwe kristallen te identificeren, waarvan er duizenden kunnen worden gebruikt voor toekomstige technologieën. Laten we er meer over te weten komen.
GNoME AI ontdekt 2,2 miljoen nieuwe materialen
Pixabay
De auteur van deze ontdekking is de kunstmatige intelligentie-tool GNoME, die 2,2 miljoen nieuwe kristallen heeft gevonden, waaronder 380.000 stabiele materialen die in toekomstige technologieën kunnen worden gebruikt. De systemen die tot nu toe zijn ontworpen, zoals zonnepanelen en batterijen, zijn ontworpen met anorganische kristallen, die daarom de neiging hebben te ontbinden. Voor de ontwikkeling van innovatieve en tot nu toe onontwikkelde technologieën is het noodzakelijk stabiele kristallen te gebruiken, die daarom geen enkele achteruitgang ondergaan. Google DeepMind presenteerde in een artikel GNoME, Graph Networks for Materials Exploration, de nieuwe deep learning-tool die erin slaagde een hoeveelheid nieuwe materialen te ontdekken die gelijk stond aan achthonderd jaar kennis. Dit AI-apparaat is in feite in staat om de tijd en efficiëntie van ontdekkingen ongelooflijk te versnellen en betrouwbare voorspellingen over de stabiliteit van kristallen te implementeren.
In feite slaagde het erin de hoeveelheid tot nu toe bekende materialen voor gebruik in de technologie te vertienvoudigen. De 380.000 stabiele kristallen zijn nuttig gebleken bij het testen van de volgende transformatieve technologieën, variërend van het aandrijven van geavanceerde supercomputers tot batterijen voor elektrische voertuigen. “Nieuwe functionele materialen maken fundamentele ontdekkingen mogelijk in alle technologische toepassingen, van schone energie tot informatieverwerking”, luidt het onderzoek. "Van microchips tot batterijen en fotovoltaïsche zonne-energie: de ontdekking van anorganische kristallen wordt belemmerd door kostbare 'trial-and-error'-benaderingen. Tegelijkertijd hebben diepgaande leermodellen voor taal, visie en biologie opkomende voorspellende mogelijkheden laten zien met een toename van data en berekeningen."
Kunstmatige intelligentie heeft het aantal tot nu toe ontdekte materialen vermenigvuldigd
nature
De ontdekking van deze stabiele materialen legt daarom de basis voor een snelle ontwikkeling van nieuwe supertechnologieën die nog nooit eerder zijn gerealiseerd. Vóór dit moment, begin 2023, had een Zuid-Koreaans laboratorium LK-99 gepresenteerd, een polykristallijne stof die een mogelijke oplossing voor de energiecrisis zou moeten vertegenwoordigen. Het materiaal slaagde echter niet voor de test, maar GNoME zou in plaats daarvan kunnen leiden tot succes bij de ontwikkeling van nieuwe oplossingen. De AI van DeepMind kan materialen filteren en het gebied beperken die kan worden gesynthetiseerd en aan de noodzakelijke eisen voldoet, en zelfs de binding tussen atomen onderzoeken om mogelijke ontbinding te beoordelen.
Tot nu toe was de ontdekking van nieuwe stabiele materialen de verantwoordelijkheid van scheikundigen, die met vallen en opstaan te werk gingen door verschillende elementen te modificeren of samen te smelten. Dit vereist uiteraard een aanzienlijke investering in tijd en economische middelen, die GNoME echter kan terugdringen. Tot nu toe zijn er 28.000 stabiele materialen door mensen ontdekt, gecatalogiseerd in de Inorganic Crystal Structures Database. De AI-tool werkt via een actief leerproces en functioneert als een grafisch neuraal netwerkmodel, waarbij de input de vorm heeft van een grafiek die lijkt op verbindingen tussen atomen.
De materialen geïdentificeerd door GNoME en toekomstperspectieven
Freepik
“Om de voorspellende kracht van ons model tijdens progressieve trainingscycli te evalueren, hebben we herhaaldelijk de prestaties ervan gecontroleerd met behulp van gevestigde computertechnieken die bekend staan als Density Functional Theory (DFT), die in de natuurkunde, scheikunde en materiaalkunde worden gebruikt om structuren van atomen te begrijpen, wat belangrijk is voor het evalueren van de stabiliteit van kristallen", schreven Amil Merchant en Ekin Dogus Cubuk van DeepMind. GNoME identificeerde in de vele ontdekkingen 53.000 nieuwe soortgelijke materialen tot grafeen, wat een geldige optie is voor het doorvoeren van revolutionaire veranderingen in de elektronica via supergeleiders.
Bovendien identificeerde het 528 lithium-ion geleiders, veel meer dan ontdekt door eerdere onderzoeken en die de efficiëntie van oplaadbare batterijen zouden kunnen verhogen. Deepmind wendde zich tot Berkeley Lab om deze ontdekkingen te verbeteren en een robotlaboratorium te creëren voor de synthese van de nieuwe kristallen. De door GNoME verzamelde gegevens zijn gratis toegankelijk gemaakt voor de wetenschappelijke gemeenschap. Experimenteren en toekomstige toepassingen zullen leiden tot aanzienlijke vooruitgang op technologisch gebied, waarbij nog onontgonnen grenzen worden bereikt.
