Искусственный интеллект DeepMind за год обнаружил больше новых материалов, чем ученые за века.
Искусственный интеллект DeepMind за год нашел больше новых материалов, чем ученые за века.
Исследователи Google DeepMind обучили модель глубокого обучения предсказывать структуру более 2,2 миллионов кристаллических материалов – в 45 раз больше, чем было обнаружено за всю историю науки.
Из этих двух миллионов новых материалов, примерно 381 000 считаются стабильными, что означает, что они не распадаются – это важная характеристика для инженерных целей. Компания, объединившая в себе британский и американский бизнес, говорит, что эти новые материалы могут турбонадувать разработку ключевых футуристических технологий, таких как полупроводники, суперкомпьютеры и аккумуляторы.
Современные технологии, от электроники до электромобилей, используют всего лишь 20 000 неорганических материалов. Они были в основном открыты методом проб и ошибок в течение веков. Новый инструмент Google DeepMind, известный как Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), открыл сотни тысяч стабильных материалов за всего год.
Среди новых материалов искусственный интеллект обнаружил 52 000 новых слоистых соединений, похожих на графен, которые могут использоваться для разработки более эффективных сверхпроводников – важных компонентов в МРТ-сканерах, экспериментальных квантовых компьютерах и ядерных синтезаторах. Также было обнаружено 528 потенциальных ионных проводников лития, в 25 раз больше, чем в предыдущем исследовании, которые могут повысить производительность батарей электромобилей.
Для достижения этих открытий модель глубокого обучения была обучена на обширных данных из проекта Materials Project. Программа, которой руководит Национальная лаборатория Лоуренса Беркли в США, использовала подобные методы искусственного интеллекта для обнаружения около 28 000 новых стабильных материалов за последние десять лет. Google DeepMind увеличила это число восьмеро, что представляет собой “порядковое увеличение стабильных материалов, известных человечеству”.
- Просмотрите футбол Лиги Европы прямая трансляция матча Ливерпуль пр...
- «Как Spotify Wrapped 2023 создает ваш индивидуализированный саундтр...
- Это 10 настроек, которые я всегда меняю на новом Mac | ENBLE
Хотя новые материалы технически являются только предсказаниями, исследователи DeepMind говорят, что независимые экспериментаторы уже произвели 736 материалов, подтвердив их стабильность. И команда из Лаборатории Беркли уже использует беспилотных роботов для синтеза материалов, обнаруженных через проект Materials Project, а также новые находки, сделанные DeepMind. Как указано в этом исследовании, автономный робот на основе искусственного интеллекта смог создать 41 из 58 предсказанных материалов всего за 17 часов.
“В индустрии, как правило, существует некоторая неуверенность в рисках, связанных с увеличением затрат, и новым материалам обычно требуется некоторое время, прежде чем они станут экономически эффективными”, – сказала Кристин Перссон, директор проекта Materials Project, Reuters. “Если мы сможем сократить это время, хотя бы немного, это будет считаться настоящим прорывом”.
Исследователи DeepMind говорят, что немедленно опубликуют данные о 381 000 предсказываемых стабильных соединениях и сделают исходный код своего искусственного интеллекта общедоступным. Предоставив ученым полный каталог многообещающих “рецептов” для новых материалов, компания надеется ускорить их открытие и снизить затраты.
Релиз GNoME следует за рядом впечатляющих разработок в Google DeepMind, который был создан в апреле, когда английская компания DeepMind и американская Google Brain объединились в одно исследовательское подразделение по искусственному интеллекту. Среди последних разработок – запуск сверхточной 10-дневной мировой системы прогнозирования погоды.
