Coup double de l’IA pour batteries à l’état solide
Deux projets majeurs utilisent l’IA générative pour trouver et produire de nouveaux matériaux pour les batteries à l’état solide.
Des chercheurs de Google ont utilisé l’IA générative DeepMind pour trouver et simuler des milliers de nouveaux matériaux, en particulier des électrolytes pour les batteries à l’état solide.
Parallèlement, des chercheurs de l’université Carnegie Mellon aux États-Unis ont utilisé l’IA générative pour créer un système appelé Coscientist qui développe des expériences autonomes pour accélérer la vérification des matériaux.
Chez Google, les réseaux de graphes pour l’exploration des matériaux (GNoME) ont été formés à grande échelle et peuvent atteindre des niveaux de généralisation sans précédent, améliorant ainsi l’efficacité de la découverte des matériaux par un ordre de grandeur. En s’appuyant sur les 48 000 cristaux stables identifiés dans le cadre d’études continues, l’amélioration de l’efficacité permet de découvrir 2,2 millions de structures, dont beaucoup ont échappé à l’intuition chimique humaine.
Ces travaux représentent une expansion d’un ordre de grandeur des matériaux stables connus de l’humanité et ont utilisé l’IA DeepMind pour trouver 321 000 matériaux potentiels. Ils sont ensuite simulés au niveau moléculaire pour déterminer les fonctions avec une précision de 11meV/atome.
Parmi les structures stables, 736 matériaux ont déjà fait l’objet d’une production expérimentale indépendante pour vérifier les résultats de l’IA.
À Carnegie Mellon, l’outil Coscientist est piloté par GPT-4 et conçoit, planifie et réalise de manière autonome des expériences complexes en incorporant de grands modèles de langage LLM dotés d’outils tels que la recherche sur Internet et dans la documentation, l’exécution de code et l’automatisation expérimentale.
Il permet d’accélérer la recherche dans six domaines différents, notamment l’optimisation des réactions des couplages croisés catalysés par le palladium, tout en présentant des capacités avancées pour la conception et l’exécution autonome d’expériences.
www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0; www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9
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