Аналитика
Проширувањето на ресурсот со отворен пристап е клучна за научниците во развојот на нови материјали за идните технологии. Новите достигнувања во технологијата често бараат развој на нови материјали – и благодарение на суперкомпјутерите и напредните симулации, истражувачите можат да го заобиколат долготрајниот и често неефикасен процес на обиди и грешки, пишува Сајтехдејли.
Проектот Материјали, база на податоци со отворен пристап основана во Националната лабораторија Лоренс Беркли на Министерството за енергија во 2011 година, ги пресметува својствата и на познатите и на предвидените материјали. Истражувачите можат да се фокусираат на ветувачки материјали за идните технологии – размислуваат за полесни легури кои ја подобруваат економичноста на горивото во автомобилите, поефикасни соларни ќелии за зајакнување на обновливите извори на енергија или побрзи транзистори за следната генерација на компјутери.
Сега, Google DeepMind – лабораторијата за вештачка интелигенција на Google – придонесува со речиси 400.000 нови соединенија во проектот Материјали, проширувајќи ја количината на информации од кои истражувачите можат да се потпрат. Податокот вклучува како се наредени атомите на материјалот (кристалната структура) и колку е стабилен (енергија на формирање). „Мораме да создадеме нови материјали ако сакаме да се справиме со глобалните еколошки и климатски предизвици“, рече Кристин Персон, основач и директор на Проектот за материјали во лабораторијата Беркли и професор на УС Беркли. „Со иновациите во материјалите, можеме потенцијално да развиеме пластика што може да се рециклира, да ја искористиме отпадната енергија, да направиме подобри батерии и да изградиме поевтини соларни панели кои траат подолго, меѓу многу други работи“.
За да ги генерира новите податоци, Google DeepMind разви алатка за длабоко учење наречена Graph Networks for Materials Exploration или GNoME. Истражувачите го обучуваа GNoME користејќи работни текови и податоци кои беа развиени во текот на една деценија од страна на Проектот за материјали и го подобрија алгоритмот на GNoME преку активно учење. Истражувачите на GNoME на крајот произведоа 2,2 милиони кристални структури, вклучително и 380.000 што ги додаваат во Проектот за материјали и предвидуваат дека се стабилни, што ги прави потенцијално корисни во идните технологии. Новите резултати од Google DeepMind неодамна беа објавени во списанието Nature.
Некои од пресметките од GNoME беа искористени заедно со податоците од Проектот Материјали за тестирање на A-Lab, објект во лабораторијата Беркли каде вештачката интелигенција ги води роботите во правењето нови материјали. Првиот труд на A-Lab, исто така објавен во Nature, покажа дека автономната лабораторија може брзо да открие нови материјали со минимален човечки придонес.
Во текот на 17 дена независно работење, A-Lab успешно произведе 41 ново соединение од 58 обиди – стапка од повеќе од два нови материјали дневно. За споредба, на човечкиот истражувач може да му требаат месеци нагаѓања и експерименти за да создаде еден нов материјал, доколку воопшто го достигне посакуваниот материјал.
За да ги направи новите соединенија предвидени од проектот Материјали, вештачката интелигенција на A-Lab создаде нови рецепти со пробивање на научни трудови и користење на активно учење за да направи прилагодувања. Податоците од Проектот за материјали и GNoME беа искористени за да се оцени предвидената стабилност на материјалите.
„Имавме оваа неверојатна стапка на успех од 71% и веќе имаме неколку начини да ја подобриме“, рече Герд Седер, главен истражувач за A-Lab и научник во Беркли Лаб и УК Беркли. „Покажавме дека комбинирањето на теоријата и страната на податоците со автоматизацијата има неверојатни резултати. Можеме да правиме и тестираме материјали побрзо од кога било досега, а додавањето на повеќе точки на податоци на Проектот за материјали значи дека можеме да направиме уште попаметни избори“.
Проектот Материјали е најкористеното складиште за информации за неоргански материјали со отворен пристап во светот. Базата на податоци содржи милиони својства на стотици илјади структури и молекули, информации првенствено обработени во Националниот компјутерски центар за научно истражување за енергија во Беркли. Повеќе од 400.000 луѓе се регистрирани како корисници на страницата и, во просек, повеќе од четири трудови кои го цитираат Проектот Материјали се објавуваат секој ден. Придонесот од Google DeepMind е најголемото додавање на податоци за стабилноста на структурата од група откако започна проектот Материјали.
„Се надеваме дека проектот GNoME ќе го поттикне истражувањето на неоргански кристали“, рече Екин Догус Кубук, водач на тимот за откривање материјали на Google DeepMind. „Надворешните истражувачи веќе потврдија повеќе од 736 од новите материјали на GNoME преку истовремени, независни физички експерименти, демонстрирајќи дека откритијата на нашиот модел може да се реализираат во лаборатории“.
Следејќи ги ветувачките наводи од податоците во Проектот за материјали во изминатата деценија, истражувачите експериментално ги потврдија корисни својства на новите материјали во неколку области. Некои покажуваат потенцијал за употреба:
*во зафаќање на јаглеродот (влечење на јаглерод диоксид од атмосферата)
*како фотокатализатори (материјали кои ги забрзуваат хемиските реакции како одговор на светлина и може да се користат за разградување на загадувачи или генерирање водород)
*како термоелектрика (материјали кои можат да помогнат во искористување на отпадната топлина и нејзино претворање во електрична енергија)
*како проѕирни проводници (кои може да бидат корисни во соларни ќелии, екрани на допир или LED диоди)
