Sztuczna inteligencja będzie jeszcze lepsza

Sztuczna inteligencja przewidzi syntezę nowych materiałów

Już wkrótce możemy być świadkami pojawienia się zupełnie nowych materiałów o niespotykanych dotąd właściwościach. Wszystko dzięki uczeniu maszynowemu, które pozwoli na odkrywanie i syntezę całkiem nowych nanomateriałów.

Mimo iż niektórym może wydawać się, że szczytem możliwości umysłu człowieka jest grafen, z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Naukowcy z Uniwersytetu Northwestern i Toyota Research Institute (TRI) wykorzystali uczenie maszynowe do kierowania syntezą nowych nanomateriałów. Przeszkolony algorytm przeczesał bazę danych, aby dokładnie przewidzieć nowe struktury, które mogłyby być wykorzystane w energetyce, przemyśle chemicznym i motoryzacji.

Poprosiliśmy model, aby powiedział nam, jakie mieszaniny do siedmiu pierwiastków stworzą coś, co nie zostało jeszcze zrobione. Sztuczna inteligencja przewidziała 19 możliwości, a po przetestowaniu każdej z nich doświadczalnie, okazało się, że 18 z nich było prawidłowych.Chad Mirkin z Uniwersytetu Northwestern, autor badań

Wyniki zostały opublikowane w Science Advances.

Całkiem nowe materiały na wyciągnięcie ręki

W nowym badaniu, kluczowy jest dostęp do gigantycznych zbiorów danych o wysokiej jakości. Człowiek nie jest w stanie ich wszystkich dokładnie przeszukać, ale sztuczna inteligencja tak – wszystko zależy od zastosowanych algorytmów.

Czytaj też: Sztuczna inteligencja powinna rozwijać się inaczej. Więcej nie oznacza lepiej

Zespół Mirkina wynalazł narzędzie do generowania danych, zwane megabiblioteką. Rozszerza ono znacznie pole widzenia naukowców. Opracowana megabiblioteka zawiera miliony, a nawet miliardy nanostruktur, wszystkie zakodowane na chipie o powierzchni 2×2 cm2. Każdy chip zawiera więcej potencjalnych nowych materiałów nieorganicznych, niż kiedykolwiek zostało zebranych i skatalowanych przez naukowców.

Nawet jeśli potrafimy tworzyć materiały szybciej niż ktokolwiek na Ziemi, to wciąż jest to kropla wody w oceanie możliwości. Chcemy zdefiniować i wydobyć genom materiałów, a sposobem, w jaki to robimy, jest sztuczna inteligencja.Chad Mirkin

Mirkin powiedział, że połączenie megabiblioteki z uczeniem maszynowym może pozwolić zrozumieć, jakie parametry wpływają na określone właściwości materiałów. Naukowcy użyli prostej analogii – jeżeli megabiblioteka jest mapą, to uczenie maszynowe dostarcza legendy do niej.

Northwestern ma możliwości syntezy wszystkich przewidzianych materiałów. Współpracowaliśmy z zespołem AI firmy TRI, aby stworzyć dane wejściowe dla algorytmów, które ostatecznie dokonały prognozy materiałów, których żaden chemik nie byłby w stanie przewidzieć.Chad Mirkin