Компания Google DeepMind представила новый революционный инструмент искусственного интеллекта (ИИ) под названием GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), который позволил обнаружить 2,2 миллиона новых стабильных кристаллов, значительно расширив число известных жизнеспособных материалов, которые могут стать основой для разработки новых технологий.
Процесс открытия, используемый GNoME, является свидетельством возможностей ИИ в научных исследованиях. Инструмент использует два конвейера для обнаружения низкоэнергетических (стабильных) материалов: структурный конвейер, который создает кандидатов со структурой, похожей на известные кристаллы, и композиционный конвейер, который использует более рандомизированный подход, основанный на химических формулах. Предсказания, полученные с помощью этих конвейеров, затем оцениваются с помощью расчетов по теории функционала плотности, что позволяет запустить итерационный цикл активного обучения.
Из 2,2 миллиона найденных материалов 380 000 оказались наиболее стабильными и, следовательно, лучшими кандидатами для экспериментального синтеза в лабораториях.
Среди вновь открытых материалов — потенциальные сверхпроводники, способные усовершенствовать вычислительную технику, улучшенные литий-ионные проводники, которые могут повысить производительность батарей в электромобилях, и более 50 000 слоистых соединений, имеющих сходство с чудо-материалом графеном.
В основе этого прорыва лежит GNoME, специальная архитектура графовой нейронной сети DeepMind, адаптированная к поиску материалов на основе данных об атомных конфигурациях и стабильности известных кристаллов. В ходе итеративного процесса ИИ быстро оценивает материалы-кандидаты, расширяя свои знания, чтобы делать все более точные прогнозы.
Потенциальные области применения этих материалов обширны и разнообразны. Например, в число открытий входят 52 000 новых слоистых соединений, подобных графену, которые могут произвести революцию в электронике, и 528 потенциальных литий-ионных проводников, способных повысить эффективность работы аккумуляторов.
Исследовательская группа поместила 380 000 предсказанных стабильных материалов в базу данных Materials Project для публичного доступа, надеясь ускорить исследования и разработку новых технологий, зависящих от таких материалов.
