Sztuczna inteligencja, która symuluje miliardy atomów
Allegro FM wyróżnia się bezprecedensową skalowalnością. Jak donoszą naukowcy z USC, model jest nawet 1000 razy wydajniejszy niż konwencjonalnie stosowane narzędzia. Podczas testów na superkomputerze Aurora w Argonne National Laboratory osiągnął wydajność na poziomie 97,5%, symulując zachowanie ponad 4 miliardów atomów. Bardzo istotną zaletą tego oprogramowania jest jego wszechstronność, ponieważ mówi się o gotowości do prowadzenia takich symulacji w odniesieniu do 89 różnych pierwiastków.
Czytaj też: AI, która sama wybiera tryb działania. GPT-5 będzie inteligentniejszy niż wszystko, co znamy
Ostatecznym celem takich badań jest przewidywanie zachowań poszczególnych cząstek w różnych zastosowaniach. Te mogłyby obejmować tworzenie wytrzymałego betonu zdolnego do pochłaniania dwutlenku węgla. Względem tradycyjnie stosowanych metod, wymagających żmudnego wyprowadzania skomplikowanych wzorów mechaniki kwantowej dla każdego pierwiastka osobno, nowe podejście jest istnym powiewem świeżości. Allegro FM automatyzuje cały proces, przewidując przebieg i konsekwencje interakcji między atomami dla niemal całego układu okresowego jednocześnie.
Trwalsze konstrukcje w miastach przyszłości?
Jednym z potencjalnie przełomowych zastosowań nowego narzędzia mogłaby być możliwość stworzenia betonu neutralnego pod względem emisji dwutlenku węgla. To niebagatelna sprawa, zważywszy, że produkcja tego materiału odpowiada za około 8% globalnych emisji CO2. Model zasugerował, że możliwe byłoby wychwycenie CO2 emitowanego podczas produkcji i wprowadzenie go z powrotem do struktury materiału. Co ciekawe, sekwestracja tego gazu cieplarnianego z wykorzystaniem betonu może nie tylko zneutralizować jego ślad węglowy, ale także poprawić właściwości materiału. Jak to możliwe? Odpowiedź jest prosta: powstająca w wyniku tego procesu warstwa węglanowa zwiększa wytrzymałość konstrukcji.
Czytaj też: Niemcy stworzyli niespotykany wcześniej materiał. Stop, który wydawał się niemożliwy, zdefiniuje przyszłość
Współczesne konstrukcje betonowe projektowane są zwykle na około 100 lat. Materiał z sekwestrowanym CO2 mógłby – teoretycznie – dorównać trwałością starożytnemu betonowi rzymskiemu, który przetrwał w niektórych przypadkach ponad 2000 lat. To ambitne założenie. Korzyść byłaby podwójna: mniejsza emisja gazów cieplarnianych i bardziej wytrzymałe budowle. Miasta przyszłości mogłyby być zarówno bardziej ekologiczne, jak i znacznie trwalsze, choć droga od symulacji do realnego zastosowania jest długa.
Przyspieszenie symulacji jest możliwe dzięki uczeniu maszynowemu
Allegro FM zmienia nie tylko skalę symulacji, ale samą metodologię badań materiałowych. Wykorzystanie uczenia maszynowego eliminuje konieczność ręcznego wyprowadzania skomplikowanych formuł mechaniki kwantowej. Zamiast tego naukowcy generują zestawy treningowe dla modeli sztucznej inteligencji, co znacznie przyspiesza cały proces odkrywania nowych materiałów. Badania nad modelem zostały opublikowane w czasopiśmie The Journal of Physical Chemistry Letters. Opisywana technologia potencjalnie otwiera drogę do projektowania nowej generacji materiałów budowlanych, które mogłyby pomóc w walce ze zmianami klimatu, jednocześnie zwiększając trwałość konstrukcji. Oczywiście to dopiero rezultaty symulacji i kluczowe będą wyniki testów laboratoryjnych oraz prób w terenie. Mimo to potencjał drzemiący w tej technologii wydaje się ogromny. Jej zastosowania powinny dotyczyć co najmniej kilku różnych dziedzin.