За по-малко от една година подразделението DeepMind на Google успя да открие 381 000 стабилни материала, които могат да бъдат от полза за много области, чрез усъвършенстван обучен модел на изкуствен интелект, наречен Graph Networks for Materials Exploration (GNoME). Това всъщност е само малка част от 2.2 милиона кристални структури, предсказани от модела.

ИИ е обучен с помощта на данни, събрани през последното десетилетие от Националната лаборатория "Лорънс Бъркли" в САЩ чрез проекта "Материали". На теория 381 000 стабилни структури биха могли да изиграят ключова роля в ускореното разработване на свръхпроводници, квантови суперкомпютри, електрически превозни средства и батерии, но всички тези материали първо трябва да бъдат синтезирани, за да се провери тяхната ефективност.

Досега независими експерименти са синтезирали и доказали стабилността само на 736 от материалите. Изследователите от DeepMind обаче са готови да ускорят процеса на синтезиране на останалите структури, като незабавно публикуват данните за всички материали и също така направят модела на изкуствения интелект публично достъпен.

Най-обещаващите структури изглежда са включени сред 52 000 съединения, които наподобяват слоестата природа на графените. Твърди се, че те са идеални кандидати за нови форми на свръхпроводници, които могат да се използват в скенерите за ядрено-магнитен резонанс, квантовите компютри и реакторите за ядрен синтез. Освен това моделът на изкуствения интелект откри 528 алтернативни литиево-йонни проводници, които могат да се използват за повишаване на ефективността на батериите на електромобилите.

Снимка: Unsplash

Виж още: Астероиди, способни да унищожат планета, се крият изпод ослепителните лъчи на Слънцето