Un nouvel outil d’IA accélère la découverte de matériaux vraiment nouveaux


Un nouvel outil d'IA développé par des chercheurs de l'Université de Liverpool accélère la découverte de matériaux vraiment nouveaux

Usine d’innovation des matériaux de l’Université de Liverpool. Crédit : Université de Liverpool

Des chercheurs de l’Université de Liverpool ont développé un outil collaboratif d’intelligence artificielle qui réduit le temps et les efforts nécessaires pour découvrir de matériaux.

Rapporté dans le magazine Communication nature, le outil a déjà conduit à la de quatre nouveaux matériaux, dont une nouvelle famille de matériaux à l’état solide qui conduisent le lithium. De tels électrolytes solides seront essentiels au développement de batteries à semi-conducteurs avec une plus grande autonomie et une sécurité accrue pour les véhicules électriques. D’autres matériaux prometteurs sont en cours de développement.

L’outil combine l’intelligence artificielle avec les connaissances humaines pour hiérarchiser les parties de l’espace chimique inexploré où de nouveaux matériaux fonctionnels sont les plus susceptibles d’être trouvés.

La découverte de nouveaux matériaux fonctionnels est un voyage risqué, complexe et souvent long, car la combinaison de tous les éléments du tableau périodique rend accessible un espace infini de matériaux possibles et on ne sait pas où existent de nouveaux matériaux.

Le nouvel outil d’IA a été développé par une équipe de chercheurs du Département de chimie et de l’usine d’innovation des matériaux de l’Université de Liverpool, dirigée par le professeur Matt Rosseinsky, pour relever ce défi.

L’outil examine les relations entre les matériaux connus à une échelle inaccessible à l’homme. Ces relations permettent d’identifier et de classer numériquement des combinaisons d’éléments susceptibles de constituer de nouveaux matériaux. Les classements sont utilisés par les scientifiques pour contrôler l’exploration du grand espace chimique inconnu de manière ciblée et pour rendre les recherches expérimentales beaucoup plus efficaces. Ces scientifiques prennent les décisions finales en fonction des différentes perspectives sur l’IA.

L’auteur principal de l’article, le professeur Matt Rosseinsky, a déclaré : « Jusqu’à présent, une approche commune et puissante a été de concevoir de nouveaux matériaux en étroite analogie avec ceux existants, mais cela aboutit souvent à des matériaux similaires à ceux que nous avons déjà.

« Nous avons donc besoin de nouveaux outils qui réduisent le temps et les efforts nécessaires à la découverte de matériaux vraiment nouveaux, comme celui développé ici, qui combine l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine pour tirer le meilleur parti des deux.

« Cette approche collaborative combine la capacité des ordinateurs à étudier les relations entre des centaines de milliers de matériaux connus, un ordre de grandeur au-delà de la portée humaine, et l’expertise et la pensée critique des chercheurs humains qui conduisent à des avancées créatives.

« Cet outil est un exemple de l’une des nombreuses approches collaboratives de l’intelligence artificielle dont les scientifiques bénéficieront probablement à l’avenir. »

La capacité de la société à résoudre les défis mondiaux tels que l’énergie et la durabilité est limitée par notre capacité à concevoir et fabriquer des matériaux avec des fonctions ciblées, telles que des éléments moins toxiques ou rares.

Ces nouveaux matériaux créent des avantages pour la société en faisant progresser de nouvelles technologies pour relever les défis mondiaux, et ils révèlent également de nouveaux phénomènes et connaissances scientifiques. Toute l’électronique portable moderne est rendue possible par les matériaux développés dans les années 1980 dans les batteries lithium-ion, qui soulignent à quel point une seule classe de matériaux peut changer nos vies : La définition de chemins accélérés vers de nouveaux matériaux ouvre actuellement des possibilités technologiques inimaginables pour nos futur.


Les scientifiques franchissent une nouvelle étape dans le développement de la microélectronique


Plus d’information:
Sélection d’éléments pour la découverte de solides inorganiques cristallins guidée par l’apprentissage automatique non supervisé de la chimie explorée expérimentalement, Communication nature (2021). DOI : 10.1038 / s41467-021-25343-7

Fourni par l’Université de Liverpool

Citation: Un nouvel outil d’IA accélère la découverte de matériaux vraiment nouveaux (2021, 21 septembre), consulté le 21 septembre 2021 à partir de https://phys.org/news/2021-09-ai-tool-discovery-materials.html

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