Dans le domaine de l’IA, DeepMind, filiale de Google, a récemment dévoilé les progrès impressionnants de son outil GNoME. Ce modèle de réseau neuronal graphique (GNN) s’illustre dans le domaine prometteur de la découverte de nouveaux matériaux. Découvrir de nouveaux matériaux avec l’IA c’est possible !
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Qu’est-ce que c’est un GNN (modèle IA)
Un GNN ou Graph Neural Network est un type de réseau de neurones artificiels. Ils sont conçuent pour traiter des données représentées sous forme de *graphes. Les GNN sont capables de manipuler des données issues de graphes, ce qui en fait un outil précieux pour résoudre des problèmes liés à des structures de données complexes. Ils utilisent le DeepLearning pour interpréter les nœuds et les arêtes des graphes. Ce qui leurs permets ainsi d’effectuer des tâches de prédiction au niveau des nœuds, des arêtes et des graphes. Les GNN sont utilisés dans divers domaines tels que le traitement du langage naturel, les réseaux sociaux ou encore la physique.
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*Un graphe est une structure de données complexe utilisée pour représenter des objets et des relations entre eux.
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GNoME et A-LAB : Une Synergie Révolutionnaire
GNoME, acronyme de “Graph Networks for Materials Exploration,” a déjà fait ses preuves en identifiant pas moins de 2,2 millions de nouveaux cristaux. Ca représente près de 800 ans de connaissances cumulées. L’outil a révélé des percées majeures, notamment la découverte de 52 000 nouveaux composés en couches similaires au graphène. Ces découverte ouvre la voie à des avancées potentielles dans le domaine de l’électronique avec le développement de supraconducteurs. De plus, 528 conducteurs potentiels d’ions lithium ont été identifiés, offrant des perspectives prometteuses pour améliorer les performances des batteries rechargeables.
L’impact de GNoME va au-delà de la simple découverte, car ces nouvelles structures de matériaux doivent également être stables et posséder des propriétés intéressantes. C’est là qu’intervient A-LAB, le laboratoire de Berkeley spécialisé dans l’automatisation de la synthèse des nouveaux matériaux. Ce laboratoire innovant a déjà réussi à synthétiser 41 nouveaux matériaux en seulement 17 jours, soit plus de deux matériaux par jour. Ce processus est guidé par l’intelligence artificielle, qui dirige les robots dans la fabrication de ces nouveaux matériaux révolutionnaires. C’est la parfaire illustration de l’IA au service de la recherche. C’est peut être grâce à GNoME que nous découvrirons un matériau qui révolutionnera notre manière de vivre, de nous alimenter en énergie, …
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Conclusion
En conclusion, les récentes avancées de GNoME, propulsées par l’intelligence artificielle de DeepMind, révolutionnent la découverte de nouveaux matériaux. En identifiant des millions de cristaux et en ouvrant la voie à des avancées majeures, GNoME offre un aperçu concret du potentiel de l’IA dans le domaine de la recherche et de l’innovation matérielle. La collaboration fructueuse avec A-LAB à Berkeley souligne la synergie entre l’exploration virtuelle et la synthèse physique, offrant des perspectives extraordinaires pour un futur façonné par les découvertes révolutionnaires de l’intelligence artificielle.
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Mes autres articles
Ressources, pour aller plus loin
- Nature – Scaling deep learning for materials discovery : lien
- DeepMind – Millions of new materials discovered with deep learning : lien
- A-Lab, le laboratoire entièrement automatisé du Berkeley Laboratory : lien
- Berkley lab – Meet the Autonomous Lab of the Future : lien
- Defend Intelligence – La plus grande découverte scientifique grâce à l’IA : lien
- Graph Neural Network : la prochaine étape du Deep learning : lien