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A IA da DeepMind encontrou mais materiais novos em um ano do que os cientistas em séculos

Os pesquisadores do Google DeepMind treinaram um modelo de aprendizado profundo para prever a estrutura de mais de 2,2 milhões de materiais cristalinos – 45 vezes mais do que o número descoberto em toda a história da ciência.

Dos mais de dois milhões de novos materiais, estima-se que cerca de 381 mil sejam estáveis, o que significa que não se decomporiam – uma característica essencial para fins de engenharia. Estes novos materiais têm o potencial de impulsionar o desenvolvimento de tecnologias futuras importantes, como semicondutores, supercomputadores e baterias, disse o britânico-americano empresa.

As tecnologias modernas, desde a eletrónica aos veículos elétricos, podem utilizar apenas 20.000 materiais inorgânicos. Eles foram descobertos em grande parte por tentativa e erro ao longo dos séculos. Google A nova ferramenta da DeepMind, conhecida como Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), descobriu centenas de milhares de materiais estáveis ​​em apenas um ano.

Dos novos materiais, a IA encontrou 52.000 novos compostos em camadas semelhantes ao grafeno que poderiam ser usados ​​para desenvolver supercondutores mais eficientes – componentes cruciais em scanners de ressonância magnética, computadores quânticos experimentais e reatores de fusão nuclear. Isto também encontraram 528 potenciais condutores de íons de lítio, 25 vezes mais do que um estudo prévio, que poderia ser usado para aumentar o desempenho das baterias EV.

Para alcançar essas descobertas, o modelo de aprendizagem profunda foi treinado em dados extensos do Projeto de Materiais. O programa, liderado pelo Laboratório Nacional Lawrence Berkeley, nos EUA, utilizou técnicas semelhantes de IA para descobrir cerca de 28.000 novos materiais estáveis ​​ao longo da última década. O Google DeepMind expandiu esse número oito vezes, no que a empresa chama de “expansão de ordem de magnitude em materiais estáveis ​​conhecidos pela humanidade”.

Embora os novos materiais sejam tecnicamente apenas previsões, dizem os pesquisadores da DeepMind experimentadores independentes já fizeram 736 materiais, verificando sua estabilidade. E uma equipe do Berkeley Lab já usa robôs autônomos para sintetizar materiais descobertos por meio do Projeto de Materiais, bem como o novo tesouro descoberto pela DeepMind. Conforme detalhado neste estudaro robô autônomo movido por IA foi capaz de dar vida a 41 dos 58 materiais previstos, em apenas 17 horas.

“A indústria tende a ser um pouco avessa ao risco quando se trata de aumentos de custos, e novos materiais normalmente demoram um pouco antes de se tornarem rentáveis”, disse Kristin Persson, diretora do Projeto de Materiais. Reuters. “Se conseguirmos reduzir isso ainda um pouco mais, seria considerado um verdadeiro avanço.”

Os pesquisadores da DeepMind dizem que divulgarão imediatamente dados sobre os 381.000 compostos previstos como estáveis ​​e disponibilizarão publicamente o código de sua IA. Ao fornecer aos cientistas o catálogo completo das “receitas” promissoras para novos materiais candidatos, a empresa disse que espera acelerar a descoberta e reduzir os custos.

A revelação do GNoME vem na esteira de vários desenvolvimentos impressionantes no Google DeepMind, que foi formado em April quando DeepMind, com sede no Reino Unido, e Google Brain, com sede nos EUA mesclado em uma única unidade de pesquisa de IA. O mais recente foi o lançamento do a previsão meteorológica global de 10 dias mais precisa do mundo sistema.