EurekAI… Un réseau de neurones amène les chimistes à découvrir «quatre nouveaux matériaux»

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  • Les chimistes ont découvert quatre nouveaux matériaux basés sur des idées générées à partir d’un réseau de neurones, selon une recherche publiée dans Nature.

    Découvrir de nouveaux matériaux est un défi. Les scientifiques doivent rechercher des combinaisons de molécules qui conduisent à des composés utiles pouvant être fabriqués.

    Les méthodes traditionnelles reposent sur la manipulation de matériaux connus, et bien que ces techniques limitent la recherche de matériaux qui fonctionnent bien, elles ne produisent pas toujours quelque chose d’utile, selon Matt Rosseinsky, professeur de chimie à l’Université de Liverpool en Angleterre qui a co-écrit le document de recherche.

    “À ce jour, une approche commune et puissante a été de concevoir de nouveaux matériaux par analogie étroite avec ceux existants, mais cela conduit souvent à des matériaux similaires à ceux que nous avons déjà”, a-t-il expliqué.

    “Nous avons donc besoin de nouveaux outils qui réduisent le temps et les efforts nécessaires pour découvrir de vraiment nouveaux matériaux, comme celui développé ici qui combine l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine pour tirer le meilleur des deux.”

    Rosseinsky et ses collègues se sont tournés vers un réseau de neurones composé de neuf couches et de plus de 50 000 paramètres. L’équipe a alimenté les exemples logiciels de matériaux à l’état solide connus de la base de données sur la structure cristalline inorganique, un ensemble de données contenant au moins 200 000 composés inorganiques.

    Le réseau de neurones mélange les combinaisons de produits chimiques pour en générer de nouveaux à étudier par les scientifiques. Ces sorties sont classées par le logiciel en fonction de leur probabilité de produire des matériaux nouveaux et possibles à produire en laboratoire.

    “Un matériau n’est découvert qu’une fois qu’il a été fabriqué et que les mesures ont confirmé ce qu’il est”, a déclaré Rosseinsky. Le registre. « Quatre matériaux avec des éléments mis en évidence par ce modèle ont déjà été synthétisés en laboratoire. La découverte de matériaux ne peut pas être un exercice purement informatique, et la réalisation expérimentale est la seule véritable validation du modèle. »

    Les quatre matériaux fabriqués à partir de centaines de sorties possibles par le modèle d’IA sont une famille de solides cristallins qui conduisent des atomes de lithium, selon les universitaires ; l’équipe pense qu’ils pourraient un jour être utiles dans les batteries des voitures électriques.

    Trouver de nouveaux matériaux à l’aide de l’IA est un effort de collaboration qui nécessite une expertise humaine. Les scientifiques doivent toujours s’appuyer sur leurs connaissances d’experts pour sélectionner les meilleures entrées de formation à donner au réseau de neurones et examiner ses sorties pour décider quels matériaux potentiels valent la peine d’être synthétisés dans la vie réelle, a expliqué Rosseinsky.

    « L’expertise humaine évalue le classement produit par le modèle et sélectionne les combinaisons d’éléments d’intérêt pour l’évaluation par le modèle. Le modèle offre des conseils numériques complémentaires qui sont distincts de la compréhension et de l’expertise des chercheurs humains. Les chercheurs humains prennent les décisions », a ajouté le professeur.

    L’équipe espère explorer comment les humains et les machines peuvent travailler ensemble sur la science. « La motivation de l’étude est de soutenir et de guider les chercheurs humains experts dans la réalisation de matériaux en laboratoire. Nous appliquerons le modèle à un plus large éventail de chimies, dans le but de découvrir de nouveaux matériaux dans d’autres domaines d’application. Nous souhaitons également étendre le modèle pour classer les matériaux en fonction de leurs performances probables ainsi que de leur accessibilité synthétique. a-t-il conclu. ®

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