Вчені з компанії Google DeepMind використовували технології штучного інтелекту для пошуку 2,2 млн раніше невідомих кристалічних структур, які можуть знайти застосування в найрізноманітніших галузях - від відновлюваної енергетики до квантових комп'ютерів.

Згідно з дослідженням, кількість теоретично стійких, але ще не синтезованих у лабораторії сполук, виявлених за допомогою інструменту ШІ GNoME, перевищує всі раніше відомі матеріали в 45 разів. Це еквівалентно майже 800 рокам попередніх експериментальних відкриттів у галузі.

Далі вчені планують перевірити життєздатність 381 000 найбільш перспективних структур у виробництві сонячних батарей, надпровідників та інших технологій. У такий спосіб DeepMind хоче продемонструвати потенціал ШІ в прискоренні наукового прогресу і створенні корисних матеріалів.

За словами співавтора роботи Екіна Догуса Кубука (Ekin Dogus Cubuk), важко знайти будь-яку галузь, яка не виграла б від появи більш досконалих матеріалів. Наприклад, нові сполуки можуть допомогти в розробці універсальних шаруватих речовин або нейроморфних чипів, що імітують роботу мозку.

Команда DeepMind використовувала машинне навчання для генерації та подальшої оцінки стабільності структур-кандидатів. Це дало змогу знайти набагато більше сполук у порівнянні з дорогим методом проб і помилок, який застосовували раніше.

Вчені з Каліфорнійського університету в Берклі вже випробували частину передбачених сполук на практиці. Їм вдалося експериментально синтезувати 41 з 58 із заданого списку цільових матеріалів, скориставшись обчисленнями й автоматизованою хімічною лабораторією.

На думку незалежних експертів, такий комбінований підхід дасть змогу кардинально прискорити відкриття нових перспективних матеріалів для розв'язання глобальних проблем. База даних неорганічних кристалів від DeepMind має стати безцінним джерелом інновацій у сфері чистої енергетики та захисту навколишнього середовища.