Firma Microsoft stworzyła niedawno sztuczną inteligencję, która projektuje treści z myślą o przyszłości: oto jak to działa

Badania Microsoftu przedstawił dziś nowy, potężny system sztucznej inteligencji, który generuje innowacyjne materiały o określonych pożądanych właściwościach, potencjalnie przyspieszając rozwój lepszych akumulatorów, wydajniejszych ogniw słonecznych i innych ważnych technologii.

systemem, tzw materiaOznacza zasadniczą zmianę w sposobie, w jaki naukowcy odkrywają nowe materiały. Zamiast przeglądać miliony istniejących związków – co jest tradycyjnym podejściem, które może zająć lata – Mattergen generuje nowe materiały bezpośrednio w oparciu o pożądane cechy, podobnie jak generatory obrazów AI tworzą obrazy na podstawie opisów tekstowych.

„Modele generatywne zapewniają nowy paradygmat projektowania materiałów poprzez bezpośrednie generowanie całkowicie nowych materiałów przy uwzględnieniu pożądanych ograniczeń właściwości” – powiedział główny autor, Tian Zi, główny kierownik ds. badań w Microsoft Research. badanie Opublikowano dzisiaj w Natura„To stanowi duży postęp w kierunku stworzenia uniwersalnego modelu generatywnego do projektowania materiałów”.

Czym silnik sztucznej inteligencji Microsoftu różni się od tradycyjnych metod

Mattergen wykorzystuje specjalny rodzaj sztucznej inteligencji zwany a model dyfuzyjny – To samo co za generatorem obrazu DALL-E – ale przystosowany do pracy z trójwymiarowymi strukturami krystalicznymi. Stopniowo udoskonala przypadkowe układy atomów w stabilne, użyteczne materiały, które spełniają określone kryteria.

Wyniki są lepsze niż w przypadku poprzednich podejść. Według artykułu badawczego materiały produkowane przez Mattergen mają „ponad dwukrotnie większe prawdopodobieństwo, że będą nowatorskie i stabilne i ponad 15 razy bliższe lokalnemu minimum energetycznemu” niż poprzednie podejścia oparte na sztucznej inteligencji. Oznacza to, że wytworzony materiał będzie z większym prawdopodobieństwem użyteczny i fizycznie możliwy do wytworzenia.

Podczas przełomowej demonstracji zespół współpracował z naukowcami z Chin Instytut Zaawansowanych Technologii w Shenzhen Aby zsyntetyzować nowy materiał, TaCr2O6Zaprojektowany przez Mattergen. Treści ze świata rzeczywistego ściśle odpowiadają przewidywaniom sztucznej inteligencji, potwierdzając praktyczną użyteczność systemu.

Zastosowania w świecie rzeczywistym mogą przekształcić magazynowanie energii i obliczenia

System ten wyróżnia się szczególnie elastycznością. Można go „dostroić” w celu wytworzenia materiałów o określonych właściwościach – od określonych struktur krystalicznych po pożądane właściwości elektroniczne lub magnetyczne. Może to być nieocenione przy projektowaniu materiałów do konkretnych zastosowań przemysłowych.

Jej konsekwencje mogą być dalekosiężne. Nowe materiały są ważne dla rozwoju technologii magazynowania energii, projektowania półprzewodników i wychwytywania dwutlenku węgla. Na przykład lepsze materiały na akumulatory mogłyby przyspieszyć przejście na pojazdy elektryczne, podczas gdy bardziej wydajne materiały na ogniwa słoneczne mogą sprawić, że energia odnawialna będzie bardziej opłacalna.

„Z przemysłowego punktu widzenia potencjał tutaj jest ogromny” – wyjaśnił Xie. „Cywilizacja ludzka zawsze opierała się na innowacjach materialnych. Jeśli uda nam się wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do zwiększenia wydajności projektowania materiałów, może to przyspieszyć postęp w branżach takich jak energia, opieka zdrowotna i nie tylko.

Strategia open source firmy Microsoft ma na celu przyspieszenie odkryć naukowych

Microsoft wydał Kod źródłowy Mattergena W ramach licencji typu open source badacze na całym świecie mogą wykorzystywać tę technologię. Posunięcie to mogłoby przyspieszyć wpływ systemu na różne dziedziny nauki.

Rozwój Mattergen jest częścią szerszego rozwoju Microsoftu Sztuczna inteligencja dla nauki Inicjatywa, której celem jest przyspieszenie odkryć naukowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. jest zintegrowany z projektem Platforma Azure Quantum Elements firmy MicrosoftPotencjalne udostępnienie technologii przedsiębiorstwom i badaczom za pośrednictwem usług przetwarzania w chmurze.

Eksperci ostrzegają jednak, że chociaż Mattergen stanowi znaczny postęp, droga od materiałów zaprojektowanych komputerowo do zastosowań praktycznych nadal wymaga szeroko zakrojonych testów i udoskonaleń. Przewidywania systemu, choć obiecujące, wymagają eksperymentalnej walidacji przed wdrożeniem przemysłowym.

Mimo to technologia ta stanowi ważny krok w kierunku wykorzystania sztucznej inteligencji do przyspieszenia odkryć naukowych. Jak powiedział Daniel Zeugner, starszy badacz projektu: „Jesteśmy głęboko zaangażowani w badania, które mogą mieć pozytywny wpływ na świat rzeczywisty, a to dopiero początek”.