A Google DeepMind a mesterséges intelligencia (AI) segítségével több mint 2 millió új anyag szerkezetét jósolta meg.

Az felfedezést hamarosan felhasználhatjuk a már meglévő technológiák fejlesztésére is. A mesterséges intelligenciával foglalkozó cég azt állította, hogy hipotetikus anyagterveiből hamarosan csaknem 400 000-et lehet majd laboratóriumi körülmények között előállítani. A kutatás lehetséges alkalmazásai közé tartozik a jobb teljesítményű akkumulátorok, napelemek és számítógépes chipek előállítása. Az új anyagok felfedezése és előállítása költséges és időigényes folyamat lehet – szögezi a Reuters hírügynökség.

Mintegy két évtizedes kutatás kellett ahhoz, hogy a lítium-ion akkumulátorok – amelyeket ma a telefonoktól kezdve a laptopokon át az elektromos járművekig mindenféle energiaellátáshoz használunk – kereskedelmi forgalomban is elérhetővé váljanak. „Azt reméljük, hogy a kísérletezés és a gépi alapú tanulási modellek terén elért nagy előrelépések jelentősen lerövidítik ezt a 10-20 éves időtávot” – mondta Ekin Dogus Cubuk, a DeepMind kutatója. A DeepMind mesterséges intelligenciáját a Lawrence Berkeley Nemzeti Laboratóriumban 2011-ben alapított Materials Project nemzetközi kutatócsoport adataiból képezték ki. Mintegy 50 000 már ismert anyag meglévő kutatásából áll az adathalmaz.

A vállalat közölte, hogy megosztja adatait a kutatói közösséggel, annak reményében, hogy ezzel felgyorsíthatják az anyagfeltárás terén elért további áttöréseket. „Az ipar hajlamos kissé kockázatkerülő lenni, ha költségnövekedésről van szó, és az új anyagok jellemzően sok időt vesznek igénybe, mielőtt költséghatékonyak lesznek” – mondta Kristin Persson, a Materials Project igazgatója. „Ha ezt egy kicsit is le tudjuk csökkenteni, az már igazi előrelépésnek számítana.” A DeepMind bejelentette, hogy miután megjósolták az új anyagok összetételét, arra fognak összpontosítani, hogy kivizsgálják mennyire könnyen előállíthatók a laboratóriumban.