Trí tuệ nhân tạo của DeepMind đã khám phá nhiều vật liệu mới trong một năm, nhiều hơn những gì các nhà khoa học đã tìm kiếm trong hàng thế kỷ

Các nhà nghiên cứu của Google DeepMind đã đào tạo một mô hình học sâu để dự đoán cấu trúc của hơn 2.2 triệu vật liệu tinh thể — nhiều hơn 45 lần so với số lượng được phát hiện trong toàn bộ lịch sử khoa học.

Trong số hơn hai triệu vật liệu mới, khoảng 381.000 được cho là ổn định, có nghĩa là chúng không phân hủy — một đặc điểm quan trọng cho mục đích kỹ thuật. Những vật liệu mới này có tiềm năng tăng tốc phát triển các công nghệ quan trọng trong tương lai như bán dẫn, siêu máy tính và pin.

Công nghệ hiện đại, từ điện tử đến ô tô điện, chỉ sử dụng khoảng 20.000 vật liệu không hữu cơ. Những phát hiện này chủ yếu được tìm ra thông qua thử nghiệm và sai lầm trong nhiều thế kỷ. Công cụ mới của Google DeepMind, được biết đến với tên gọi là Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), đã phát hiện ra hàng trăm nghìn vật liệu ổn định chỉ trong một năm.

Trong số vật liệu mới, trí tuệ nhân tạo đã tìm thấy 52.000 hợp chất lớp mới tương tự như graphene có thể được sử dụng để phát triển siêu dẫn điện hiệu quả hơn — thành phần quan trọng trong máy quét MRI, máy tính lượng tử thử nghiệm và các bộ trộn hạt nhân. Nó cũng tìm thấy 528 chất dẫn ion lithium tiềm năng, gấp 25 lần so với một nghiên cứu trước đó.

Để đạt được những phát hiện này, mô hình học sâu đã được đào tạo trên dữ liệu phong phú từ Dự án Vật liệu. Chương trình, do Viện Quốc gia Lawrence Berkeley dẫn đầu tại Hoa Kỳ, đã sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tương tự để khám phá khoảng 28.000 vật liệu ổn định mới trong thập kỷ qua. Google DeepMind đã mở rộng số này tám lần, trong những gì công ty gọi là "sự mở rộng độ chín của vật liệu ổn định được biết đến cho nhân loại."

Mặc dù các vật liệu mới kỹ thuật số chỉ là dự đoán, nhưng các nhà nghiên cứu của DeepMind cho biết các nhà thử nghiệm độc lập đã tạo ra 736 vật liệu này, xác minh tính ổn định của chúng. Một đội ngũ từ Berkeley Lab đã sử dụng robot tự động để tổng hợp vật liệu mà họ khám phá thông qua Dự án Vật liệu cũng như kho vật liệu mới được khai quật bởi DeepMind. Như được mô tả trong nghiên cứu này, robot tự động được trang bị trí tuệ nhân tạo đã có thể tạo ra 41 trong số 58 vật liệu được dự đoán, chỉ trong 17 giờ.

“Công nghiệp thường có xu hướng tránh rủi ro khi nói đến việc tăng chi phí, và các vật liệu mới thường mất một khoảng thời gian trước khi trở nên hiệu quả về chi phí”, Kristin Persson, giám đốc Dự án Vật liệu, nói với Reuters. “Nếu chúng ta có thể làm cho điều đó ít rủi ro hơn một chút nữa, đó sẽ được coi là một bước đột phá thực sự.”

Các nhà nghiên cứu của DeepMind cho biết họ sẽ ngay lập tức công bố dữ liệu về 381.000 hợp chất được dự đoán là ổn định và công bố mã nguồn của trí tuệ nhân tạo của họ một cách công khai. Bằng cách cung cấp cho các nhà khoa học toàn bộ danh mục của 'công thức' hứa hẹn cho vật liệu ứng viên mới, công ty cho biết họ hy vọng có thể tăng tốc quá trình khám phá và giảm chi phí.

Việc ra mắt GNoME đến sau một số phát triển ấn tượng tại Google DeepMind, được hình thành vào tháng 4 khi DeepMind có trụ sở tại Anh và Google Brain có trụ sở tại Hoa Kỳ hợp nhất thành một đơn vị nghiên cứu trí tuệ nhân tạo độc đáo. Mới nhất là sự ra mắt của hệ thống dự báo thời tiết toàn cầu chính xác nhất thế giới trong vòng 10 ngày.