A Google mesterséges intelligenciát fejlesztő DeepMind kutatói egy olyan mélytanulási modellt készítettek, ami mintegy 2,2 millió kristályos anyag szerkezetét jelezte előre. Az eredmény egészen elképesztő, ez a szám ugyanis 45-ször több mint amennyi anyagot a történelem során eddig felfedeztek a tudósok.

A The Next Web azt írja, mindezek tetejében a 2,2 millió anyagból mintegy 381 ezer szerkezete stabilnak tűnik, vagyis nem bomlik le, ami alapvető fontosságú az anyagkutatásban. A kutatók úgy vélik, a DeepMind algoritmusa által felfedezett anyagok segíthetik a fejlődést, például jobb szuperszámítógépekhez, félvezetőkhöz és akkumulátorokhoz vezethetnek.

A lap megjegyzi, a mérnököknek jelenleg nagyjából 20 ezer szervezetlen anyag áll a rendelkezésükre a munkájukhoz, amit nagyrészt kísérletezéssel sikerült felfedezni az elmúlt évszázadok során. A Google DeepMind eszköze, a Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) azonban alig egy év alatt találta meg a mintegy 2,2 millió anyagot.

Ráengedik a DNS-re az új mesterséges intelligenciát, 90%-os pontossággal megmondja, miből lehet baj

A Google AlphaMissense néven fejlesztett mesterséges intelligenciája 90 százalékos pontossággal mondja meg 71 millió mutációról, hogy káros-e, vagy ártalmatlan.

Az új anyagok közül a mesterséges intelligencia 52 ezer új, a grafénhez hasonló réteges vegyületet talált, amelyek a hatékonyabb szupravezetők kifejlesztésére használhatók fel. Ezek kulcsfontosságúak az MRI-szkennerekben, a kísérleti kvantumszámítógépekben és a magfúziós reaktorokban.

Emellett 528 potenciális lítium-ion vezetőt talált, amelyek felhasználhatók az elektromos járművekben található akkumulátorok teljesítményének növelésére.

Bár ezen anyagok döntő többsége még csak elméletben létezik, a kutatók már 736-ot előállítottak, és ezek valóban hozzák az MI által előrejelzett szintet és stabilitást.

Összeállt egy új „univerzum": 200 millió fehérje szerkezetéről adott információt a mesterséges intelligencia

A „digitális biológia" új korszakába repítheti a tudósokat egy algoritmus, amely rövid idő alatt is fehérjék tízmillióiról volt képes adatot szolgáltatni.

A kutatók hamarosan mind a 381 ezer stabilnak tűnő anyag szerkezetét közzéteszik. Úgy vélik, a mesterséges intelligencia segítségével a jövőben fel lehet majd pörgetni az ipar fejlesztéseit is, ami egyébként köztudottan kockázatkerülő a lehetséges költségek miatt.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.