Google DeepMind hat künstliche Intelligenz (KI) genutzt, um die Struktur von über 2 Millionen neuartigen chemischen Materialien vorherzusagen, was einen Durchbruch mit potenziellen Anwendungen zur baldigen Verbesserung realer Technologien darstellt.
In einer wissenschaftlichen Arbeit freigegeben Im Nature Journal vom Mittwoch, 29. November, berichtete das zu Alphabet gehörende KI-Unternehmen, dass fast 400.000 seiner theoretischen Materialentwürfe bald Labortests unterzogen werden könnten. Mögliche Einsatzmöglichkeiten dieser Forschung umfassen die Entwicklung von Batterien, Solarmodulen und Computerchips mit verbesserter Leistung.
Dem Papier zufolge ist die Identifizierung und Herstellung neuer Materialien oft teuer und zeitintensiv. Es dauerte etwa zwei Jahrzehnte der Forschung, bis Lithium-Ionen-Batterien, die heute in Geräten wie Telefonen, Laptops und Elektrofahrzeugen weit verbreitet sind, kommerziell erhältlich waren.
Ekin Dogus Cubuk, ein Forschungswissenschaftler bei DeepMind, äußerte sich optimistisch, dass Fortschritte bei Experimenten, autonomer Synthese und Modellen für maschinelles Lernen den langen Zeitraum von 10 bis 20 Jahren für die Materialentdeckung und -synthese erheblich verkürzen könnten.
Der Veröffentlichung zufolge wurde die von DeepMind entwickelte KI anhand von Daten trainiert, die aus dem Materials Project stammen, einem internationalen Forschungskonsortium, das 2011 am Lawrence Berkeley National Laboratory gegründet wurde. Der Datensatz umfasste Informationen zu etwa 50.000 bereits existierenden Materialien.
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Die Organisation bekundete ihre Absicht, ihre Daten an die Forschungsgemeinschaft weiterzugeben, um weitere Fortschritte auf dem Gebiet der Materialentdeckung voranzutreiben. Allerdings sagte Kristin Persson, Leiterin des Materials Project, in dem Papier, dass die Branche bei Kostensteigerungen vorsichtig sei und es oft Zeit brauche, bis neue Materialien kosteneffektiv seien. Laut Persson wäre eine Verkürzung dieses Zeitplans der ultimative Durchbruch.
Nach dem Einsatz von KI zur Vorhersage der Stabilität dieser neuartigen Materialien hat DeepMind seine Aufmerksamkeit auf die Vorhersage ihrer Synthetisierbarkeit unter Laborbedingungen verlagert.
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