Anche Google crede molto nelle potenzialità dell’intelligenza artificiale e la nuova soluzione di Google DeepMind, GNoME, ha identificato le strutture di circa 2,2 milioni di nuovi materiali.
Stando a quanto è stato reso noto, tra tali materiali ne sono inclusi ben 380.000 stabili che potrebbero essere sfruttati in tecnologie future in vari settori, come le batterie per auto elettriche di prossima generazione, le celle solari, i chip per computer e i superconduttori.
Una grande scoperta per Google DeepMind
Vari ricercatori in tutto il mondo ne stanno producendo e testando 736 mentre Google DeepMind ha identificato 528 promettenti conduttori per batterie agli ioni di litio che potrebbero contribuire a rendere le batterie più efficienti.
Dogus Cubuk, responsabile della scoperta dei materiali presso Google DeepMind, ha spiegato che sebbene i materiali svolgano un ruolo fondamentale in quasi tutte le tecnologie, gli esseri umani conoscono solo poche decine di migliaia di materiali stabili.
Il seguente grafico permette di farsi un’idea dell’importanza della scoperta resa possibile grazie a GNoME:
Anche se l’uso dell’intelligenza artificiale per sviluppare nuovi materiali è diventato comune, GNoMe si distingue per la sua portata e per la precisione che è in grado di garantire.
Chris Bartel, assistente professore di ingegneria chimica e scienza dei materiali presso l’Università del Minnesota, ha osservato che GNoMe è stato addestrato con una quantità di dati significativamente maggiore rispetto a progetti comparabili.
I ricercatori spesso trascorrono anni a sviluppare materiali basati su strutture esistenti nella speranza di scoprire nuove combinazioni e, grazie allo strumento di deep learning, questa ricerca può ora essere accelerata.
Rimane, ad ogni modo, un problema significativo: i nuovi materiali spesso impiegano molto tempo per raggiungere la fase commerciale e Dogus Cubuk a tal proposito si è detto speranzoso di riuscire a ridurre questa fase a cinque anni.
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