Inteligența artificială continuă să se dezvolte rapid în întreaga lume, stârnind atât entuziasm, cât și îngrijorare. Oamenii de știință vin acum cu o veste bună. Cercetătorii americani au anunțat că au dezvoltat un algoritm de Inteligență Artificială, capabil să prezică structura și proprietățile a peste 31 de milioane de materiale, care încă nu există.
Instrumentul AI, denumit M3GNet, ar putea duce la descoperirea de noi materiale cu proprietăți excepționale, potrivit echipei de la Universitatea din California San Diego, cea care l-a creat, informează YahooNews. Un studiu care detaliază noul instrument AI a fost publicat în revista științifică Nature Computational Science.
Instrumentul denumit M3GNet a reușit să populeze, instantaneu, o vastă bază de date de materiale care nu au fost încă sintetizate, pe care inginerii le folosesc deja în căutarea unor electrozi mai denși pentru bateriile litiu-ion folosite în orice folosim azi, de la smartphone-uri, până la mașini electrice. Baza de date matterverse. ai și algoritmul M3GNet ar putea extinde spațiul de explorare pentru materiale, în funcție de ordine și de mărime.
M3GNet, considerat „un AlphaFold pentru materiale”
Profesorul de nanoinginerie de la UC San Diego, Shyue Ping Ong, a descris M3GNet drept „un AlphaFold pentru materiale”, referindu-se la algoritmul inovator de Inteligență Artificială construit de DeepMind, de la Google, care poate ghici structurile proteinelor.
„Ca și în cazul proteinelor, trebuie să cunoaștem și structura unui material pentru a-i prezice proprietățile”, a spus profesorul Ong.
M3GNet extinde capacitatea de a explora noile chimii și structuri ale materialelor
„Suntem convinși că arhitectura M3GNet este un instrument de transformare, care poate extinde foarte mult capacitatea de a explora noile chimii și structuri ale materialelor”, a afirmat el.
Echipa intenționează acum să extindă numărul de materiale din baza de date, continuând, în același timp, să analizeze acele materiale care se pot dovedi utile în sprijinirea descoperirilor științifice viitoare. Se estimează că mai bine de un milion din cele 31 de milioane de materiale din baza de date matterverse.ai sunt suficient de stabile pentru a fi utilizate.