جوجل DeepMind AI اكتشاف المواد

حقق الذكاء الاصطناعي (AI) التابع لشركة Google DeepMind إنجازًا بارزًا من خلال التنبؤ بهياكل أكثر من مليوني مادة كيميائية جديدة.

هذا التطور،تم الكشف عنها في ورقة طبيعة حديثة ، يدل على قفزة في تطوير تقنيات العالم الحقيقي.

وفي منشورها العلمي الصادر يوم الأربعاء 29 نوفمبر، ذكرت شركة الذكاء الاصطناعي أن ما يقرب من 400 ألف من تصميماتها النظرية للمواد جاهزة للاختبارات المعملية الوشيكة.

تمتد التطبيقات المحتملة لهذا البحث عبر تعزيز البطاريات والألواح الشمسية ورقائق الكمبيوتر لتحسين الأداء العام.

تؤكد هذه الورقة على الطبيعة التقليدية المكلفة والمستهلكة للوقت لتحديد وإنشاء مواد جديدة.

لقد استغرق الأمر ما يقرب من عقدين من البحث قبل أن تصبح بطاريات الليثيوم أيون، التي أصبحت الآن موجودة في كل مكان في أجهزة مثل الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والمركبات الكهربائية، قابلة للتطبيق تجاريًا.

أعرب إيكين دوجوس كوبوك، عالم الأبحاث في DeepMind، عن تفاؤله قائلاً:

"نأمل أن تؤدي التحسينات الكبيرة في التجارب والتوليف المستقل ونماذج التعلم الآلي إلى تقصير هذا الجدول الزمني الذي يتراوح بين 10 إلى 20 عامًا بشكل كبير إلى شيء أكثر قابلية للإدارة."

خضع الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة DeepMind للتدريب باستخدام بيانات من مشروع المواد، وهو اتحاد بحثي دولي تم إنشاؤه فيمختبر لورانس بيركلي الوطني في عام 2011.

تتألف مجموعة البيانات من معلومات حول حوالي 50000 مادة موجودة مسبقًا.

الالتزام تجاه مجتمع البحث

وقد التزمت شركة DeepMind بمشاركة بياناتها مع مجتمع البحث، بهدف تسريع المزيد من الإنجازات في مجال اكتشاف المواد.

لكن،كريستين بيرسون، مديرة مشروع المواد ، ذكر في الورقة أن الصناعة لا تزال حذرة بشأن الزيادات المحتملة في التكلفة، مع تسليط الضوء على أن المواد الجديدة غالبًا ما تستغرق وقتًا لتصبح فعالة من حيث التكلفة

"تميل الصناعة إلى تجنب المخاطرة قليلاً عندما يتعلق الأمر بزيادة التكاليف، وعادةً ما تستغرق المواد الجديدة بعض الوقت قبل أن تصبح فعالة من حيث التكلفة. وإذا تمكنا من تقليص ذلك أكثر قليلا، فسيعتبر ذلك إنجازا حقيقيا.

وبعد نجاح الذكاء الاصطناعي في التنبؤ باستقرار هذه المواد الجديدة، حولت DeepMind الآن تركيزها إلى التنبؤ بقابلية تصنيعها في الظروف المختبرية.