Google DeepMind a frappé fort avec GNoME, son outil d’IA basé sur le deep learning. Il a déjà permis la découverte de 2,2 millions de cristaux, dont 380 000 qui sont prometteurs pour l’avenir tech. GNoME a boosté le taux de découverte de stabilité des matériaux de moins de 10 % à plus de 80 %.
Cette méthode ouvre la porte à une révolution des matériaux comme la mise en évidence de 528 conducteurs lithium-ion potentiels qui pourrait révolutionner les batteries rechargeables. Des chercheurs du monde entier ont confirmé ses prédictions, et l’équipe a partagé les données pour lancer une recherche mondiale afin d’instaurer une intelligence collective.
GNoME opère grâce à une approche basée sur le deep learning. C’est un modèle avancé de réseau neuronal graphique (GNN). Les données d’entrée pour les GNN sont structurées sous forme de graphe, qui peut être comparé aux liaisons entre les atomes. Cela rend les GNN particulièrement efficaces pour la découverte de nouveaux matériaux cristallins.
En résumé, GNoME utilise des graphiques et des réseaux neuronaux pour prédire avec précision la stabilité des matériaux cristallins, surpassant ainsi les méthodes antérieures et propulsant la recherche vers de nouvelles frontières technologiques.
L’IA révolutionne la recherche de matériaux
