Scoperti milioni di nuovi materiali per le future tecnologie grazie all’intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale ha permesso di raggiungere obiettivi inimmaginabili: lo strumento di cui stiamo per parlare è riuscito a individuare milioni di cristalli inediti, migliaia dei quali utilizzabili per le tecnologie del futuro. Scopriamo di più.
L'intelligenza artificiale GNoME scopre 2,2 milioni di nuovi materiali
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A rendersi autore di questa scoperta è lo strumento di intelligenza artificiale GNoME, che ha trovato ben 2,2 milioni di nuovi cristalli, fra cui 380.000 materiali stabili che potranno essere impiegati nelle tecnologie del futuro. Quelle finora progettate, infatti, come i pannelli solari e le batterie, sono state concepite con cristalli di tipo inorganico, che tendono quindi a decomporsi. Per lo sviluppo di tecnologie innovative e finora mai sviluppate, è necessario utilizzare cristalli stabili, che non subiscono dunque alcun deterioramento. Google DeepMind, in un articolo, ha presentato GNoME, Graph Networks for Materials Exploration, il nuovo strumento di apprendimento approfondito che è riuscito a scoprire una quantità di nuovi materiali pari a ottocento anni di conoscenza. Questo dispositivo AI è infatti in grado di velocizzare incredibilmente il tempo e l'efficienza delle scoperte, mettendo in atto previsioni affidabili sulla stabilità dei cristalli.
Di fatto, è riuscito a moltiplicare di dieci volte la quantità di materiali utili all'impiego nella tecnologia finora conosciuti. I 380.000 cristalli stabili si sono rivelati utili alla sperimentazione per la realizzazione delle prossime tecnologie trasformative, che vanno dall'alimentazione dei supercomputer all'avanguardia alle batterie dei veicoli elettrici. "Nuovi materiali funzionali consentono scoperte fondamentali in tutte le applicazioni tecnologiche, dall'energia pulita all'elaborazione delle informazioni" si legge nello studio. "Dai microchip alle batterie e al fotovoltaico, la scoperta dei cristalli inorganici è stata ostacolata da costosi approcci per tentativi ed errori. Allo stesso tempo, i modelli di deep learning per il linguaggio, la visione e la biologia hanno messo in mostra capacità predittive emergenti con un aumento dei dati e dei calcoli."
L’intelligenza artificiale ha moltiplicato il numero di materiali scoperti fino a oggi
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La scoperta di questi materiali stabili, dunque, pone le basi per un rapido sviluppo di nuove supertecnologie finora mai realizzate. Prima di questo momento, all'inizio del 2023, un laboratorio della Sud Corea aveva presentato LK-99, un policristallino che avrebbe dovuto rappresentare una possibile soluzione alla crisi energetica. Tuttavia, il materiale non ha superato il test, ma GNoME potrebbe invece portare al successo nello sviluppo di nuove soluzioni. L'intelligenza artificiale di DeepMind può filtrare i materiali e restringere il campo a quelli che possono essere sintetizzati e rispondere ai requisiti necessari, esaminando persino il legame tra gli atomi per valutare la possibile decomposizione.
Finora, la scoperta di nuovi materiali stabili è stata una responsabilità dei chimici, che procedono per tentativi modificando o fondendo insieme elementi diversi. Questo, naturalmente, richiede un investimento di tempo e di risorse economiche non indifferente, che però GNoME è in grado di abbattere. Finora, i materiali stabili scoperti dagli esseri umani sono stati 28.000, catalogati nel database delle strutture cristalline inorganiche. Lo strumento di intelligenza artificiale lavora tramite un processo di apprendimento attivo e funziona come un modello di rete neurale a grafo, dove gli input hanno la forma di un grafico simile alle connessioni tra atomi.
I materiali individuati da GNoME e le prospettive future
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"Per valutare il potere predittivo del nostro modello durante i cicli di addestramento progressivi, abbiamo controllato ripetutamente le sue prestazioni utilizzando tecniche computazionali consolidate note come Teoria del Funzionale della Densità (DFT), utilizzate in fisica, chimica e scienza dei materiali per comprendere le strutture degli atomi, che è importante per valutare la stabilità di cristalli" hanno scritto Amil Merchant ed Ekin Dogus Cubuk di DeepMind. GNoME, nel mare di scoperte, ha individuato 53.000 nuovi materiali simili al grafene, che rappresenta una valida opzione per apportare modifiche rivoluzionarie all'elettronica tramite i superconduttori.
Inoltre, ha identificato 528 conduttori agli ioni di litio, molti di più rispetto a quelli scoperti tramite studi precedenti e che potrebbero aumentare l'efficienza delle batterie ricaricabili. Deepmind si è rivolto al Berkeley Lab per potenziare queste scoperte, creando un laboratorio robotico per la sintesi dei nuovi cristalli. I dati raccolti da GNoME sono stati messi a disposizione della comunità scientifica tramite accesso gratuito. La sperimentazione e la futura applicazione porteranno a notevoli passi avanti in ambito tecnologico, raggiungendo frontiere ancora inesplorate.
