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Lo “strumento di trasformazione” è già utilizzato nella ricerca di elettrodi più densi di energia per le batterie agli ioni di litio
Gli scienziati hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di prevedere la struttura e le proprietà di oltre 31 milioni di materiali che ancora non esistono.
Lo strumento AI, chiamato M3GNet, potrebbe portare alla scoperta di nuovi materiali con proprietà eccezionali, secondo il team dell’Università della California di San Diego che lo ha creato.
M3GNet è stato in grado di popolare istantaneamente un vasto database di materiali ancora da sintetizzare, che gli ingegneri stanno già utilizzando nella loro ricerca di elettrodi più densi di energia per batterie agli ioni di litio utilizzate in tutto, dagli smartphone alle auto elettriche.
Il database matterverse.ai e l’algoritmo M3GNet potrebbero potenzialmente espandere lo spazio di esplorazione dei materiali di ordini di grandezza.
Il professore di nanoingegneria della UC San Diego, Shyue Ping Ong, ha descritto M3GNet come “un AlphaFold per i materiali”, riferendosi all’innovativo algoritmo AI creato da DeepMind di Google che può prevedere le strutture proteiche.
“Come per le proteine, dobbiamo conoscere la struttura di un materiale per prevederne le proprietà”, ha affermato il professor Ong.
“Crediamo veramente che l’architettura M3GNet sia uno strumento di trasformazione che può espandere notevolmente la nostra capacità di esplorare nuove chimiche e strutture dei materiali”.Il team ha ora in programma di espandere in modo significativo il numero di materiali nel database, pur continuando a studiare quali materiali potrebbero rivelarsi utili nell’aiutare future scoperte scientifiche.
Si stima che più di un milione dei 31 milioni di materiali sul database matterverse.ai siano abbastanza stabili da poter essere utilizzati.
Uno studio che dettaglia il nuovo strumento di intelligenza artificiale è stato pubblicato lunedì sulla rivista scientifica Nature Computational Science .
