Nástroj Google DeepMind vytvořil téměř 400 000 nových materiálů

Výzkumníci z laboratoře Google DeepMind vyvinuli pokročilý nástroj pro hluboké učení, nazvaný GNoME, a vytvořili tak nová data o téměř 400 000 nových materiálech. Tyto materiály byly přidány do speciální databáze Laboratoře v Berkeley, nazvané Materials Project, která obsahuje informace o známých i předpokládaných materiálech. Tento pokrok umožní vědcům lépe vybírat materiály slibné pro budoucí technologie.

Vývoj nových materiálů je klíčový pro řešení globálních environmentálních a klimatických výzev. Nové materiály mohou napomoci vývoji recyklovatelných plastů, efektivnějšího využití odpadní energie, lepších baterií nebo levnějších solárních panelů s delší životností, píše portál Interesting Engineering.

DeepMind využil GNoME k výpočtu milionů krystalických struktur a vybral z nich přibližně 400 000, které se jevily jako stabilní a užitečné. Tyto objevy již ověřilo více než 736 nezávislých fyzikálních experimentů, což ukazuje, že modely DeepMind mohou být aplikovány v reálných laboratořích.

V Laboratoři A-Lab, vybavené chytrými roboty řízenými umělou inteligencí, se díky informacím z GNoME a Materials Project podařilo vytvořit 41 nových sloučenin během pouhých 17 dnů, což je mnohem rychlejší než tradiční lidské metody. Kombinace teorie, dat a automatizace vede k neuvěřitelným výsledkům a umožňuje rychlejší vývoj a testování materiálů.

Tento průlom představuje obrovský krok vpřed v materiálových vědách a otevírá nové možnosti pro inovace v oblastech jako jsou doprava, obnovitelné zdroje energie a výpočetní technologie. Studie byla zveřejněna ve vědeckém časopise Nature.

Zdroj: Interesting Engineering; Nature