Искусственный интеллект изобрел миллионы пока еще несуществующих материалов

Американские исследователи разработали искусственный интеллект, который должен произвести революцию в мире материалов. Этот инструмент, который может предсказывать структуру и динамические свойства, «изобрел» более 30 миллионов новых материалов. Сейчас на основе данных ИИ продолжаются исследования, позволяющие сделать важные научные открытия.

Быстрый и эффективный инструмент

Разработка миллионов новых материалов, которые никогда ранее не синтезировались, — это заслуга инструмента M3GNet. Разработанный командой из Калифорнийского университета в Сан-Диего (США), этот метод был опубликован в журнале Nature Computational Science 28 ноября 2022 года. До сих пор разработка нового материала могла занять несколько лет, но ИИ, усиленный инструментом M3GNet, позволяет сделать это гораздо быстрее.

В зависимости от пожеланий исследователей, конечные формулы позволяют создавать различные виды металла, бетона и даже биологические материалы. Сегодня в базе данных содержится около 31 миллиона материалов, которых не существует в мире. Следует помнить, что для того, чтобы установить свойства материала, инструмент должен определить его структуру. Это неизбежно зависит от расположения атомов.

К крупным научным открытиям?

Ответственные за инструмент преобразования M3GNet не стесняются сравнивать его эффективность с AlphaFold, алгоритмом Google DeepMind, способным предсказывать структуры белков. По их словам, возникла необходимость в «AlphaFold для материалов». Исследователи убеждены, что M3GNet может расширить возможности научного сообщества в изучении новых химикатов и структур материалов. Стоит также отметить, что AlphaFold решил 50-летние биологические исследования всего за несколько недель.

С момента создания сети M3GNet ученые использовали ее для работы над новым типом электродов. Цель? Повышение эффективности и безопасности литиевых батарей — область исследований, над которой в настоящее время работают многие специалисты. В то же время они продолжают увеличивать количество формул неизвестных материалов в базе данных, некоторые из которых могут привести к крупным научным достижениям.

Наконец, следует отметить, что это проект с открытым исходным кодом. Исследователи опубликовали Python-код ИИ на платформе Github.