DeepMind tiết lộ tiềm năng của AI cho hàng nghìn vật liệu mới

Trong một bài nghiên cứu đăng trên tạp chí khoa học Nature hôm thứ Tư, công ty thuộc sở hữu của Alphabet này cho biết gần 400.000 thiết kế vật liệu giả định của họ có thể sớm được sản xuất trong điều kiện phòng thí nghiệm.

Các ứng dụng tiềm năng của nghiên cứu này bao gồm sản xuất pin, tấm pin mặt trời và chip máy tính có hiệu suất tốt hơn.

Ảnh: Reuters

Việc phát hiện và tổng hợp các vật liệu mới có thể là một quá trình tốn kém và mất thời gian. Ví dụ, phải mất khoảng hai thập kỷ nghiên cứu trước khi pin lithium-ion – ngày nay được sử dụng để cung cấp năng lượng cho mọi thứ từ điện thoại, máy tính xách tay đến điện – được đưa ra thị trường.

Ekin Dogus Cubuk, một nhà khoa học nghiên cứu tại DeepMind cho biết: “Chúng tôi hy vọng rằng những cải tiến lớn trong thử nghiệm, tổng hợp tự động và mô hình học máy sẽ rút ngắn đáng kể khoảng thời gian 10 đến 20 năm đó xuống mức dễ tiếp cận hơn nhiều”.

AI của DeepMind được đào tạo dựa trên dữ liệu từ Dự án Vật liệu, một nhóm nghiên cứu quốc tế được thành lập tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley vào năm 2011, bao gồm nghiên cứu hiện có về khoảng 50.000 vật liệu đã được biết đến.

Công ty cho biết giờ đây họ sẽ chia sẻ dữ liệu của mình với cộng đồng nghiên cứu với hy vọng thúc đẩy những đột phá hơn nữa trong khám phá vật liệu.

Sau khi sử dụng AI để dự đoán độ ổn định của những vật liệu mới này, DeepMind cho biết giờ đây họ sẽ chuyển trọng tâm sang việc đánh giá mức độ tổng hợp chúng trong phòng thí nghiệm sẽ khó dễ như thế nào.

Mai Anh (theo Reuters)