Google DeepMind révèle le potentiel de nouveaux matériaux

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Google DeepMind a utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour prédire la structure de plus de 2 millions de nouveaux matériaux, une avancée qui pourrait bientôt être utilisée pour améliorer les technologies du monde réel.

Dans un article de recherche publié mercredi dans la revue scientifique Nature, la société d’IA appartenant à Alphabet a déclaré que près de 400 000 de ses conceptions de matériaux hypothétiques pourraient bientôt être produites dans des conditions de laboratoire.

Les applications potentielles de cette recherche comprennent la production de batteries, de panneaux solaires et de puces informatiques plus performants.

La découverte et la synthèse de nouveaux matériaux peuvent être un processus long et coûteux. Par exemple, il a fallu environ deux décennies de recherche avant que les batteries lithium-ion, aujourd’hui utilisées pour alimenter les téléphones, les ordinateurs portables et les véhicules électriques, ne soient commercialisées.

“Nous espérons que les améliorations considérables apportées à l’expérimentation, à la synthèse autonome et aux modèles d’apprentissage automatique permettront de raccourcir considérablement ce délai de 10 à 20 ans et de le rendre beaucoup plus gérable”, a déclaré Ekin Dogus Cubuk, chercheur scientifique chez DeepMind.

L’IA de DeepMind a été entraînée sur les données du Materials Project, un groupe de recherche international fondé au Lawrence Berkeley National Laboratory en 2011, composé de recherches existantes sur environ 50 000 matériaux déjà connus.

L’entreprise a déclaré qu’elle partagerait désormais ses données avec la communauté des chercheurs, dans l’espoir d’accélérer de nouvelles percées dans la découverte de matériaux.

“L’industrie a tendance à être peu encline à prendre des risques lorsqu’il s’agit d’augmenter les coûts, et les nouveaux matériaux mettent généralement un certain temps avant de devenir rentables”, a déclaré Kristin Persson, directrice du Materials Project.

“Si nous parvenons à réduire ce délai encore un peu plus, ce sera une véritable percée.

Après avoir utilisé l’IA pour prédire la stabilité de ces nouveaux matériaux, DeepMind a révélé qu’il allait maintenant s’attacher à prédire la facilité avec laquelle ils peuvent être synthétisés en laboratoire.

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