Google DeepMind AI ontgrendelt het potentieel van duizenden nieuwe materialen
Op deze afbeelding, gemaakt op 4 mei 2023, zijn het Google-logo en de woorden kunstmatige intelligentie te zien. REUTERS/Dado Ruvic/Illustration koopt licentierechten
LONDEN, 29 november (Reuters) – Google DeepMind heeft kunstmatige intelligentie (AI) gebruikt om de structuur van meer dan 2 miljoen nieuwe materialen te voorspellen en zegt dat ze binnenkort kunnen worden gebruikt om echte technologieën te ontwikkelen.
In een onderzoeksartikel dat woensdag in het wetenschappelijke tijdschrift Nature werd gepubliceerd, zei het kunstmatige-intelligentiebedrijf van Alphabet (GOOGL.O) dat binnenkort bijna 400.000 hypothetische materiaalontwerpen in een laboratoriumomgeving kunnen worden geproduceerd.
Mogelijke toepassingen voor het onderzoek zijn onder meer beter presterende batterijen, zonnepanelen en computerchips.
Het ontdekken en synthetiseren van nieuwe materialen kan een duur en tijdrovend proces zijn. Bijna twintig jaar onderzoek ging bijvoorbeeld vooraf aan de commerciële lancering van lithium-ionbatterijen, die tegenwoordig worden gebruikt om alles van stroom te voorzien, van telefoons tot laptops en elektrische voertuigen.
“We hopen dat grote vooruitgang op het gebied van experimentele, autonome synthese en machine learning-modellen deze tijdlijn van 10 tot 20 jaar aanzienlijk zullen verkorten, waardoor het beter beheersbaar zal worden”, zegt DeepMind-onderzoeker Ekin Doğuş Chubuk.
De AI’s van DeepMind zijn getraind met gegevens van het Material Project, een internationale onderzoeksgroep die in 2011 werd opgericht in het Lawrence Berkeley National Laboratory en die bestaande onderzoeken van bijna 50.000 bekende materialen omvat.
Het bedrijf zei dat het zijn gegevens nu met de onderzoeksgemeenschap zal delen in de hoop verdere vooruitgang in de ontdekking van materialen te versnellen.
“De industrie heeft de neiging een beetje risicomijdend te zijn als het gaat om stijgende kosten, en het duurt vaak een tijdje voordat nieuwe materialen kosteneffectief worden”, zegt Kristin Persson, directeur van het Materials Project.
“Als we dat ook maar een klein beetje zouden kunnen verminderen, zou dat een echte doorbraak zijn.”
DeepMind, dat kunstmatige intelligentie heeft gebruikt om de stabiliteit van deze nieuwe materialen te voorspellen, zei dat het zijn aandacht nu zal richten op het voorspellen hoe gemakkelijk ze in het laboratorium kunnen worden gesynthetiseerd.
het rapport van Martin Coulter; Bewerkt door Jan Harvey
Onze normen: Thomson Reuters Trust Principles.
Licentierechten verkrijgen Opent een nieuw tabblad
29-11-2023 20:18:37
Bron – Reuters
Vertaling“24 UUR”
