JAKARTA - Google DeepMind a utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour prédire la structure de plus de 2 millions de nouveaux matériaux. Il s’agit d’une percée qui serait bientôt utilisée pour améliorer les technologies du monde réel.
Dans un document de recherche publié dans le magazine scientifique Nature mercredi 29 novembre, la société d’IA d’Alphabet a déclaré que près de 400 000 conceptions de matériaux hypothétiques pourraient être produites immédiatement en conditions de laboratoire.
Les applications potentielles de cette étude comprennent une meilleure production de batteries, de panneaux solaires et de puces informatiques supérieures.
La découverte et la synthèse de nouveaux matériaux peuvent être un processus coûteux et dur. Par exemple, il a fallu environ deux décennies de recherche avant que les batteries d’ion lithium - qui sont actuellement utilisées pour alimenter tout, des téléphones portables aux véhicules électriques - puissent être produites commercialement.
« Nous espérons que l’amélioration majeure des expériences, de la synthèse autonome et des modèles d’apprentissage automatique réduiront considérablement la portée de 10 à 20 ans pour être quelque chose de plus facile à gérer », a déclaré Ekin Dogus Cubuk, chercheur chez DeepMind.
AI DeepMind est formé à l’aide de données du Materials Project, un groupe de recherche international fondé au Lawrence Berkeley National Laboratory en 2011, composant des recherches existantes sur environ 50 000 matériaux déjà connus.
La société a déclaré qu’elle partagerait désormais leurs données avec la communauté de recherche, dans l’espoir d’accélérer d’autres percées dans la découverte du matériel.
« L’industrie a tendance à n’aiment pas prendre des risques qu’il s’agisse d’une augmentation des coûts, et les nouveaux matériaux prennent généralement du temps avant de devenir économiquement efficace », a déclaré Kristin Persson, directrice du matériel Project.
« Si nous pouvons le réduire encore un peu, cela serait considéré comme une véritable percée », a-t-il déclaré.
Après avoir utilisé l’IA pour prédire la stabilité de ce nouveau matériel, DeepMind a déclaré qu’il se concentrerait sur la prévision de la facilité de leur synthèse en laboratoire.
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