Google DeepMind ha fatto un grande passo avanti nella ricerca dei materiali con il lancio del sistema A-Lab, un sistema autonomo che unisce robotica e intelligenza artificiale (AI) per creare completamente nuovi materiali. E’ quanto si apprende da un articolo pubblicato su Nature che richiama due studi condotti da due team ricercatori coordinati rispettivamente da Amil Merchant di (Google DeepMind, Mountain View, CA, USA) e Nathan J. Szymanski (Department of Materials Science and Engineering, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, USA).
Questo sistema ha rilasciato la sua prima serie di scoperte, aprendo la strada a potenziali applicazioni nelle batterie, nelle celle solari e oltre.
La “A-Lab” non solo elabora ricette per materiali, ma li sintetizza e analizza i prodotti senza alcuna interazione umana. Nel frattempo, un altro sistema di intelligenza artificiale ha predetto l’esistenza di centinaia di migliaia di materiali stabili, fornendo così all’A-Lab molte opzioni per futuri sviluppi.
Questi progressi promettono di accelerare notevolmente la scoperta di materiali per tecnologie energetiche pulite, elettronica di prossima generazione e molte altre applicazioni. “La scoperta scientifica è la prossima frontiera per l’IA”, ha affermato Carla Gomes, co-direttrice dell’Istituto AI for Science della Cornell University.
Durante secoli di laboriosa ricerca di laboratorio, i chimici hanno sintetizzato diverse centinaia di migliaia di composti inorganici. Tuttavia, miliardi di materiali inorganici relativamente semplici attendono ancora di essere scoperti. Ecco dove entra in gioco il sistema GNoME di Google DeepMind.
GNoME utilizza intelligenza artificiale per simulare nuovi materiali inorganici, generando 2,2 milioni di potenziali composti. Successivamente, ha previsto la stabilità di questi materiali, producendo un totale di 381.000 nuovi composti inorganici. Questo approccio supera le previsioni di altri sistemi AI, offrendo un vasto pool di materiali da esplorare.
Prevedere l’esistenza di un materiale è una cosa, ma realizzarlo in laboratorio è un’altra sfida. L’A-Lab affronta questa sfida utilizzando robotica avanzata per sintetizzare materiali, analizzando quindi i prodotti per verificare il successo delle procedure.
Il team di A-Lab ha prodotto 41 nuovi materiali in soli 17 giorni, di cui 9 sono stati ottenuti grazie a un algoritmo di apprendimento attivo. Anche se non tutti i materiali previsti sono stati sintetizzati, questo approccio accelera notevolmente la scoperta di nuovi materiali.
Inoltre, l’A-Lab continuerà a eseguire reazioni e condividerà i risultati con il progetto Materials, fornendo una preziosa risorsa per la comunità scientifica globale.
In sintesi, Google DeepMind ha aperto nuove possibilità nella scoperta e sintesi di materiali, aprendo la strada a una rivoluzione nell’industria e nelle tecnologie future. L’IA si conferma come catalizzatore per la trasformazione in settori cruciali.
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