Scienza dei materiali ed A.I.: Google DeepMind scopre milioni di potenziali nuove strutture cristalline
Tecnologia
La ricerca scientifica ha raggiunto nuove vette grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale (IA), con il team di Google DeepMind che ha recentemente annunciato una scoperta straordinaria: 2,2 milioni di strutture cristalline teoricamente stabili mai realizzate sperimentalmente. Questa rivelazione ha il potenziale di trasformare radicalmente il campo della scienza dei materiali, aprendo porte a nuove tecnologie e applicazioni innovative.
Lo studio, pubblicato su Nature, sottolinea che la mole di informazioni scoperte è 45 volte superiore a tutte le sostanze di questo tipo individuate nella storia della scienza. Questo risultato eccezionale è stato possibile grazie all'applicazione delle capacità avanzate di elaborazione dati dell'intelligenza artificiale, in particolare attraverso l'utilizzo di un modello di rete neurale chiamato GNoME (Graph Network for Material Exploration).
Ekin Dogus Cubuk, coautore dello studio, sottolinea l'importanza di questo progresso, affermando che "la scienza dei materiali è dove il pensiero astratto incontra l’universo fisico. È difficile immaginare una tecnologia che non possa trarre beneficio dall'impiego di materiali migliori".
La metodologia innovativa utilizzata da Google DeepMind segna un punto di partenza, offrendo notevoli spazi per ulteriori miglioramenti. L'idea di combinare dati storici, potenza di calcolo e le continue evoluzioni dell'IA apre prospettive entusiasmanti per la scoperta assistita di nuovi materiali in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali basati su prove ed errori.
Il machine learning è stato impiegato sia per generare candidati promettenti che per prevederne la stabilità. Ad esempio, sono stati individuati 52 mila nuovi composti stratificati simili al grafene, con il potenziale utilizzo nella progettazione di nuovi superconduttori. Questo supera notevolmente gli approcci tradizionali, che hanno identificato solo un migliaio di materiali simili in passato.
Inoltre, la scoperta di 528 materiali conduttori agli ioni di litio apre nuove possibilità per l'evoluzione delle prestazioni delle batterie ricaricabili. Un progresso notevole se confrontato con gli studi precedenti che hanno individuato solo un ventina di materiali simili. Questo enorme database di materiali fornirà risorse preziose per diverse aree della scienza e della tecnologia, dai settori delle energie rinnovabili alla microelettronica.
La ricerca di Google DeepMind ha già ispirato ulteriori esperimenti condotti da ricercatori della UC Berkeley/Lawrence Berkeley National Laboratory, che hanno creato 41 nuovi composti da un elenco di 58 possibilità, ottenendo un tasso di successo del 70%.
Per diffondere ulteriormente queste scoperte, il lavoro dei ricercatori DeepMind sarà condiviso con la comunità scientifica attraverso The Materials Project. Questo consentirà l'accesso a 381 mila delle strutture più promettenti, offrendo agli scienziati la possibilità di verificare sperimentalmente le loro potenziali applicazioni pratiche. Prima di questa scoperta, il numero di strutture cristalline stabili conosciute era di circa 48 mila, rendendo chiaro l'enorme passo avanti compiuto grazie all'integrazione dell'IA nella ricerca scientifica dei materiali.
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Redazione Financial Panorama
