Inteligența artificială și revoluția materialelor: O nouă eră a descoperirilor științifice

De la Epoca Bronzului la Revoluția Industrială și până în prezent, descoperirea și dezvoltarea de noi materiale au fost factori determinanți ai progresului uman. Materialele inovatoare au stimulat dezvoltarea tehnologică și au influențat formarea civilizațiilor.

Astăzi, ne aflăm la începutul unei noi ere tehnologice, în care inteligența artificială (AI) are potențialul de a transforma fundamental procesul de descoperire a materialelor. Prin algoritmi avansați și modele predictive, AI schimbă modul în care investigăm, creăm și testăm materiale noi, reducând semnificativ timpul și costurile asociate acestui proces.

O privire în trecut: De la bronz la materiale avansate

În cele mai vechi timpuri, civilizațiile umane experimentau cu resursele naturale pentru a crea unelte și artefacte. Epoca Bronzului, care a început în mileniul al IV-lea î.Hr., a fost un moment de referință. Bronzul, un aliaj de cupru și staniu, a permis dezvoltarea unor unelte și arme mai durabile, având un impact major asupra agriculturii și construcțiilor.

Această inovație este considerată prima mare descoperire a omenirii în domeniul materialelor, deoarece a demonstrat că amestecarea diferitelor elemente putea duce la crearea unui material cu proprietăți superioare față de componentele sale individuale.

Un alt moment revoluționar a fost inventarea sticlei în Mesopotamia, în jurul anului 3.500 î.Hr. Mult mai târziu, în secolul XX, descoperirea polimerilor plastici, ceramicii avansate și a superconductorilor a deschis noi orizonturi în tehnologie.

• Ceramica, datorită durabilității și rezistenței la temperaturi ridicate, a devenit un material esențial în industria aerospațială și electronică.
• Superconductorii, care permit conducerea electricității fără rezistență, sunt deja folosiți în trenuri de mare viteză (maglev), acceleratoare de particule și dispozitive medicale avansate.

AI schimbă regulile jocului în descoperirea materialelor

Până acum, procesul de descoperire a noilor materiale era lung și costisitor, fiind bazat pe experimente de tip „încercare și eroare” și necesitând echipamente specializate. Complexitatea materialelor la nivel atomic și molecular făcea ca dezvoltarea acestora să fie un proces dificil și imprevizibil.

Însă, inteligența artificială, în special în domeniul învățării automate (machine learning), a început să transforme acest peisaj. Modelele AI pot analiza rapid milioane de combinații posibile, prezicând stabilitatea și proprietățile materialelor fără a fi necesare experimente fizice extinse.

Cel mai recent progres în acest domeniu este reprezentat de AI generativă, o ramură a inteligenței artificiale care poate crea conținut nou pe baza unor seturi de parametri predefiniți. Astfel, AI poate genera materiale complet noi, optimizate pentru aplicații specifice.

Cazul Microsoft: MatterGen și MatterSim

Un exemplu notabil este studiul publicat recent de o echipă de cercetători de la Microsoft, care a dezvoltat două unelte AI inovatoare pentru descoperirea materialelor anorganice (care nu conțin carbon):

1. MatterGen – Un model AI generativ care creează materiale noi pe baza unor proprietăți dorite, precum simetria, rezistența mecanică sau caracteristicile magnetice.
2. MatterSim – Un model de simulare care evaluează viabilitatea și stabilitatea materialelor generate, eliminând variantele instabile și confirmând posibilitatea de fabricare a celor fezabile.

Această abordare elimină nevoia de testare extensivă prin experimente fizice și permite explorarea unui număr mult mai mare de posibilități într-un timp foarte scurt.

În loc să se bazeze pe intuiția cercetătorilor, cum se întâmpla în trecut, aceste instrumente AI permit generarea a mii de materiale noi în câteva minute, oferind o selecție rapidă a celor mai promițătoare variante.

Google DeepMind și GNoME: O abordare complementară

Un alt proiect de referință în acest domeniu este Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), dezvoltat de Google DeepMind.

GNoME utilizează învățarea profundă (deep learning) pentru a prezice stabilitatea materialelor, reducând dramatic timpul necesar pentru descoperire.

Într-un studiu publicat în 2023, cercetătorii de la DeepMind au demonstrat că AI-ul lor a identificat 2,2 milioane de materiale stabile, dintre care 736 au fost deja sintetizate experimental – o creștere de zece ori față de metodele tradiționale.

Principala diferență între GNoME și MatterGen constă în abordare:

• GNoME se axează pe variații ale materialelor existente, prezicând stabilitatea acestora.
• MatterGen creează materiale complet noi, schimbând compoziția elementelor și structura cristalină.

Aceste tehnologii sunt complementare și au potențialul de a accelera descoperirea unor materiale revoluționare.

Implicațiile revoluției AI în descoperirea materialelor

Impactul acestor progrese este imens, cu aplicații în domenii precum energia, medicina, industria aerospațială și protecția mediului.

1. Baterii mai eficiente și mai durabile

Pe măsură ce tranziția către energia regenerabilă devine o prioritate globală, cererea pentru baterii mai eficiente și mai durabile crește exponențial.

AI poate ajuta la dezvoltarea unor materiale noi pentru baterii, care să ofere:

• Densitate energetică mai mare – stocare mai eficientă a energiei.
• Timp de încărcare mai rapid.
• Durată de viață extinsă – reducerea uzurii și a impactului asupra mediului.

2. Avansuri în tehnologia medicală

Noile materiale descoperite prin AI pot fi utilizate pentru:

• Dispozitive medicale avansate și implanturi mai biocompatibile.
• Sisteme inovatoare de administrare a medicamentelor, care să optimizeze tratamentele.

3. Materiale pentru industria aerospațială

Materialele ușoare, dar extrem de rezistente, pot îmbunătăți performanța și siguranța aeronavelor și navelor spațiale.

4. Soluții pentru protecția mediului

AI poate ajuta la descoperirea unor materiale capabile să filtreze apa, să capteze dioxidul de carbon din atmosferă sau să optimizeze gestionarea deșeurilor.

Concluzie: O revoluție la orizont

Revoluția inteligenței artificiale în domeniul materialelor este abia la început, dar impactul său va fi profund.

Prin modele AI precum MatterGen, MatterSim și GNoME, cercetătorii pot descoperi materiale noi de zece ori mai rapid decât în trecut. Acest lucru va duce la inovații în domenii esențiale pentru viitorul nostru, de la energie și sănătate, până la explorarea spațiului și protecția mediului.

Ne aflăm în pragul unei noi ere în știința materialelor, unde AI devine un instrument esențial pentru descoperiri care ar fi fost imposibile acum câțiva ani.