Журнал Nature пишет, что исследователи из Google DeepMind и Национальной лаборатории Лоуренса Беркли разработали систему искусственного интеллекта GNoME. Их алгоритм ИИ уже произвел большой фурор в научном мире, выявив всего за две недели работы 2,2 млн потенциально стабильных новых неорганических кристаллических структур, более 700 из которых уже подтверждены экспериментально.
Пикантность ситуации в том, что за полмесяца работы ИИ обнаружил в 45 раз больше материалов, чем было открыто за всю историю науки. Помимо всего прочего прорыв ИИ сулит совершенно фантастические перспективы для создания новых технологий в области производства аккумуляторов, солнечных панелей и микропроцессоров.
Задача для ИИ
Так, GNoME использует сложные нейронные сети, которые могут точно предсказать стабильность предлагаемых кристаллических структур за доли секунды. Это позволяет системе отбирать наиболее перспективных кандидатов из огромного числа сгенерированных компьютером вариантов и выявлять материалы с нужными свойствами для практического применения.
В итоге было обнаружено 52 тыс. новых двумерных слоистых материалов, аналогичных графену, и в 25 раз больше потенциальных твердых литий-ионных проводников по сравнению с предыдущими исследованиями. Также были выявлены 15 соединений оксида лития-марганца, которые могут заменить оксид лития-кобальта в батареях.
Между тем вопрос не только в появлении высокоэффективных аккумуляторов. Искусственный интеллект GNoME имеет важное значение для будущего научных открытий и использования ИИ в исследованиях в области материаловедения. Такой подход ускорит создание новых материалов для конкретных применений, что приведет с одной стороны к быстрым инновациям, с другой – к снижению затрат на разработку продуктов. Таким образом, применение ИИ предвосхищает будущее, в котором ручные лабораторные эксперименты можно будет сократить до минимума или даже полностью исключить. Все это в целом позволит ученым фокусироваться на разработке и анализе уникальных соединений, не отвлекаясь на рутину промежуточных этапов работы.
