L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando la scienza dei materiali, aprendo nuove prospettive nella scoperta di strutture cristalline teoricamente stabili. I ricercatori di Google DeepMind hanno compiuto un balzo avanti scoprendo 2,2 milioni di nuove strutture, sfruttando il potenziale elaborativo dell’IA. Questo straordinario risultato, pubblicato su Nature, rappresenta un progresso eccezionale nella storia della scienza dei materiali.
Il Punto di Partenza: Intelligenza Artificiale e Scienza dei Materiali
Ekin Dogus Cubuk, coautore dello studio, sottolinea l’importanza della scienza dei materiali, definendola come il punto d’incontro tra il pensiero astratto e l’universo fisico. Cubuk afferma: “È difficile immaginare una tecnologia che non possa trarre beneficio dall’impiego di materiali migliori”. L’IA si è dimostrata cruciale nella scoperta di nuove strutture cristalline, superando l’approccio tradizionale basato su prove ed errori.
Machine Learning e Scoperta Assistita di Composti
I ricercatori di Google DeepMind hanno utilizzato il machine learning per generare candidati promettenti e prevedere la loro stabilità. Ad esempio, hanno individuato 52 mila nuovi composti stratificati simili al grafene, potenziali candidati per nuovi superconduttori. Con l’approccio tradizionale, solo circa un migliaio di materiali di questo tipo era stato identificato in precedenza.
GNoME: Rivoluzionario Strumento IA
GNoME (Graph Network for Material Exploration) è lo strumento IA che ha reso possibile questa rivoluzionaria scoperta. Si tratta di un modello di rete neurale che utilizza dati sotto forma di grafi, simili ai legami tra atomi. Questa caratteristica rende le reti neurali su grafi particolarmente adatte alla scoperta di nuovi materiali cristallini. Il risultato? Un incredibile database di materiali che apre prospettive di progresso in campi come le energie rinnovabili e la microelettronica.
Successo Sperimentale e Collaborazione UC Berkeley/Lawrence Berkeley National Laboratory
Un altro studio su Nature documenta i successi sperimentali ottenuti da ricercatori della UC Berkeley/Lawrence Berkeley National Laboratory. Hanno creato 41 nuovi composti da un elenco di 58 possibilità, utilizzando le scoperte di Google DeepMind, con un notevole tasso di successo del 70%.
Condivisione con la Comunità Scientifica e The Materials Project
Il lavoro di Google DeepMind sarà reso disponibile alla comunità scientifica attraverso The Materials Project. Saranno accessibili le 381 mila strutture più promettenti, permettendo la verifica sperimentale delle loro potenziali applicazioni pratiche. Questa condivisione di conoscenze è fondamentale per l’avanzamento della ricerca scientifica.
In conclusione, Google DeepMind ha aperto nuovi orizzonti nella scoperta di strutture cristalline, grazie all’impiego intelligente dell’intelligenza artificiale. Questi progressi promettono innovazioni significative in settori cruciali, dalla progettazione di nuovi materiali per superconduttori all’evoluzione delle prestazioni delle batterie ricaricabili. La fusione tra l’IA e la scienza dei materiali sta delineando il futuro della tecnologia e della ricerca scientifica.
