Marilyn Sargent/Laboratoire de Berkeley
Les chercheurs de Google DeepMind ont découvert 2,2 millions de structures cristallines qui ouvrent la voie à des progrès potentiels dans des domaines allant des énergies renouvelables au calcul avancé, et montrent le pouvoir de l’intelligence artificielle pour découvrir de nouveaux matériaux.
Le trésor de combinaisons théoriquement stables mais non réalisées expérimentalement identifiées à l’aide d’un outil d’IA connu sous le nom de GNoME est plus de 45 fois plus grand que le nombre de telles substances découvertes dans l’histoire de la science, selon un article publié mercredi dans Nature.
Les chercheurs prévoient de mettre 381 000 des structures les plus prometteuses à la disposition de leurs collègues scientifiques pour qu’ils puissent fabriquer et tester leur viabilité dans des domaines allant des cellules solaires aux supraconducteurs. L’entreprise souligne à quel point l’exploitation de l’IA peut raccourcir des années de greffe expérimentale et potentiellement fournir des produits et des processus améliorés.
« Pour moi, la science des matériaux est essentiellement le point où la pensée abstraite rencontre l’univers physique », a déclaré Ekin Dogus Cubuk, co-auteur de l’article. « Il est difficile d’imaginer une technologie qui ne s’améliorerait pas avec de meilleurs matériaux. »
Les chercheurs ont entrepris de découvrir de nouveaux cristaux pour les ajouter aux 48 000 qu’ils avaient précédemment identifiés. Les substances connues vont de celles connues depuis des millénaires, comme le bronze et le fer, à des découvertes beaucoup plus récentes.
L’équipe DeepMind a identifié de nouveaux matériaux en utilisant l’apprentissage automatique pour générer d’abord des structures candidates, puis évaluer leur stabilité probable. Le nombre de substances trouvées équivaut à près de 800 ans de connaissances acquises expérimentalement, a estimé DeepMind, sur la base de 28 000 matériaux stables découverts au cours de la dernière décennie.
« Des puces électroniques aux batteries et aux systèmes photovoltaïques, la découverte de cristaux inorganiques a été entravée par des approches coûteuses d’essais et d’erreurs », indique l’article de Nature. « Notre travail représente une expansion d’un ordre de grandeur dans des matériaux stables connus de l’humanité. »
Deux applications potentielles de ces nouveaux composés incluent l’invention de matériaux multicouches polyvalents et le développement de l’informatique neuromorphique, qui utilise des puces pour refléter le fonctionnement du cerveau humain, a déclaré Cubuk.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley et du Laboratoire national Lawrence Berkeley ont déjà utilisé ces résultats dans le cadre d’efforts expérimentaux visant à créer de nouveaux matériaux, selon un autre article publié mercredi dans Nature.
L’équipe a déployé le calcul, les données historiques et l’apprentissage automatique pour guider un laboratoire autonome, connu sous le nom d’A-lab, dans la création de 41 nouveaux composés à partir d’une liste cible de 58, soit un taux de réussite de plus de 70 %.
Le taux de réussite élevé est surprenant et pourrait être encore amélioré, a déclaré Gerbrand Ceder, co-auteur de l’article et professeur à l’université. La clé des améliorations réside dans la façon dont les techniques d’IA ont été combinées avec des sources existantes telles qu’un vaste ensemble de données sur les réactions de synthèse passées, a-t-il ajouté.
« Bien que la robotique de l’A-lab soit cool, la véritable innovation réside dans l’intégration de diverses sources de connaissances et de données avec l’A-lab afin de piloter intelligemment la synthèse », a-t-il déclaré.
Les techniques décrites dans les deux articles de Nature permettraient d’identifier de nouveaux matériaux « avec les vitesses nécessaires pour relever les grands défis du monde », a déclaré Bilge Yildiz, professeur au Massachusetts Institute of Technology qui n’a participé à aucune des deux recherches.
« Cette vaste base de données de cristaux inorganiques devrait être remplie de « joyaux » à découvrir, pour faire progresser les solutions aux défis liés à l’énergie propre et à l’environnement », a déclaré Yildiz, qui travaille dans les départements de science et d’ingénierie des matériaux et de science et d’ingénierie nucléaires du MIT.
Ces articles représentent une nouvelle « avancée très excitante » dans la quête visant à « obtenir des matériaux à des vitesses dépassant de loin les approches de synthèse empirique traditionnelles », a-t-elle ajouté.
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