Инструмент искусственного интеллекта GNoME обнаружил 2,2 миллиона новых кристаллов, включая 380 000 стабильных материалов, которые могут стать основой технологий будущего, сообщается в статье, опубликованной в Nature.

Современные технологии, от компьютерных чипов и батарей до солнечных панелей, основаны на неорганических кристаллах. Для реализации новых технологий кристаллы должны быть стабильными, иначе они могут разложиться, и за каждым новым стабильным кристаллом могут стоять месяцы кропотливых экспериментов.

Приготовьтесь к радикальному ускорению технологического развития. Искусственный интеллект Google Deepmind добился «увеличения на порядок стабильных материалов, известных человечеству», обнаружив новые материалы с революционным потенциалом, которого хватит примерно на 800 лет.

Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) — это новый инструмент глубокого обучения от Google, который значительно повышает скорость и эффективность открытий, предсказывая стабильность новых материалов.

Открытие новых материалов с необычными свойствами может запустить технологический снежный ком, который в конечном итоге подтолкнет общество в новых направлениях — но до сих пор это был кропотливый медленный процесс, включающий множество экспериментов, [которые проходили] методом проб и ошибок.

Неорганические кристаллические материалы, например, могут показать огромные перспективы, как только вы впервые их синтезируете, но весь этот потенциал ни к чему не приведет, если кристаллы не будут оставаться стабильными; нет смысла обнаруживать, что новый кристалл может улучшить работу батарей или электроники, если он будет рассыпаться и разрушаться.

И именно здесь инструмент глубокого обучения Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) компании Deepmind только что сделал анонс, который обещает стать чрезвычайно революционным.

Инструмент GNoME обнаружил не менее 2,2 миллиона новых неорганических кристаллов и определил 380 000 из них как наиболее стабильные, предоставив исследователям предварительно отфильтрованный список новых материалов, которые можно использовать и синтезировать для экспериментальных исследований. Около 736 из них уже созданы независимо [от данного исследования] в исследовательских лабораториях по всему миру.

Среди этих кандидатов — материалы, обладающие потенциалом для разработки будущих преобразующих технологий, начиная от сверхпроводников, питающих суперкомпьютеры, и заканчивая батареями нового поколения, повышающими эффективность электромобилей.


После завершения наших последних открытий мы провели поиск в научной литературе и обнаружили, что 736 наших открытий, сделанных с помощью вычислений, были независимо реализованы сторонними командами по всему миру. Выше приведены шесть примеров — от первого в своем роде щелочноземельного алмазоподобного оптического материала (Li4MgGe2S7) до потенциального сверхпроводника (Mo5GeB2).

Команда Deepmind сообщает:

В партнерстве с Google DeepMind группа исследователей из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли также опубликовала вторую статью в Nature, в которой показано, как наши прогнозы искусственного интеллекта могут быть использованы для автономного синтеза материалов.

Мы сделали прогнозы GNoME доступными для исследовательского сообщества. Мы передадим 380 000 материалов, которые, по нашим прогнозам, будут стабильными, в проект Materials Project, который сейчас обрабатывает соединения и добавляет их в свою онлайн-базу данных.

Мы надеемся, что эти ресурсы помогут продвинуть исследования в области неорганических кристаллов и раскрыть потенциал инструментов машинного обучения в качестве руководства для экспериментов.

Ускорение поиска материалов с помощью искусственного интеллекта

В прошлом ученые искали новые кристаллические структуры, изменяя известные кристаллы или экспериментируя с новыми комбинациями элементов — дорогостоящий процесс проб и ошибок, который мог занять месяцы для получения даже ограниченных результатов. За последнее десятилетие вычислительные подходы, разработанные the Materials Project и другими группами, помогли обнаружить 28 000 новых материалов.

Но до сих пор новые подходы, управляемые искусственным интеллектом, достигали фундаментального предела в своей способности точно предсказывать материалы, которые могли бы быть пригодны для экспериментов.

Открытие с помощью GNoME 2,2 миллиона материалов эквивалентно накоплению знаний примерно за 800 лет и демонстрирует беспрецедентный масштаб и уровень точности прогнозов.

Например, 52 000 новых слоистых соединений, похожих на графен, которые способны произвести революцию в электронике благодаря созданию сверхпроводников. Ранее было идентифицировано около 1000 таких материалов.

Мы также обнаружили 528 потенциальных литий-ионных проводников, которые могут быть использованы для повышения производительности перезаряжаемых батарей, что в 25 раз больше, чем в предыдущем исследовании.

Мы публикуем прогнозируемые структуры для 380 000 материалов, которые имеют наибольшие шансы быть успешно созданными в лаборатории и найти применение в реальных приложениях.

Чтобы материал считался стабильным, он не должен распадаться на аналогичные составы с меньшей энергией. Например, углерод в графеноподобной структуре стабильнее, чем углерод в алмазах. С математической точки зрения, эти материалы лежат на выпуклой оболочке.

В рамках этого проекта было обнаружено 2,2 миллиона новых кристаллов, которые стабильны по современным научным стандартам и лежат ниже выпуклой оболочки предыдущих открытий.

Из них 380 000 считаются наиболее стабильными и лежат на «окончательной» выпуклой оболочке — новом стандарте, который мы установили для стабильности материалов.

Конечным результатом такого рода исследований станет радикальное сокращение потерянного времени; исследователи смогут сосредоточить свои усилия на огромном количестве новых материальных структур, которые не будут заводить в тупик из-за нестабильности кристаллов.

Более того, команда Deepmind также работала с лабораторией Беркли над созданием и демонстрацией роботизированной лаборатории, способной синтезировать эти новые кристаллы автономно. В опубликованной сегодня статье команда Deepmind сообщила, что роботизированная лаборатория уже успешно синтезировала 41 из этих новых материалов – потенциал для дальнейшего ускорения здесь замечательный.


Роботизированная лаборатория в Беркли уже создала 41 из 380 000 новых неорганических кристаллов, открытых с помощью искусственного интеллекта GNoME от Deepmind.

Эта пара проектов может открыть неисчислимые пути технологического развития – и они являются яркой демонстрацией радикального переворота, который системы искусственного интеллекта уже начинают производить практически во всех сферах жизни. Пристегнитесь, ребята!


В использованных источниках можно найти больше информации по данной теме:

newatlas.com

deepmind.google