Phát hiện hơn 2 triệu cấu trúc tinh thể mới, AI của Google rút ngắn 800 năm nghiên cứu cho nhân loại

Các nhà nghiên cứu thuộc mảng trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google đã khám phá ra 2,2 cấu trúc tinh thể khác nhau, mở ra tiềm năng cho hàng loạt phát hiện mới về năng lượng tái tạo cũng như điện toán thế hệ mới. Đồng thời, các phát hiện này cũng cho thấy sức mạnh của các hệ thống trí tuệ nhân tạo khi được sử dụng để tìm kiếm vật liệu mới.

Trong số hơn 2 triệu cấu trúc tinh thể mới này, khoảng 380.000 tinh thể trong số đó đủ ổn định để phát triển thành các công nghệ thế hệ mới, ứng dụng từ pin mặt trời, pin xe điện cho tới chất siêu dẫn dành cho các siêu máy tính thế hệ mới. Các khám phá mới này còn cho thấy, những hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ có thể giúp con người rút ngắn thời gian thí nghiệm để sớm tìm các loại vật liệu mới như thế nào.

"Đối với tôi, khoa học vật liệu về cơ bản là các suy nghĩ trừu tượng gặp gỡ với vũ trụ vật lý." Ekin Dogus Cubuk, đồng tác giả của nghiên cứu cho biết. "Thật khó tưởng tượng được bất kỳ công nghệ nào lại không được cải thiện với những vật liệu tốt hơn (mới được phát hiện ra)."

Để phát hiện ra các loại tinh thể mới này, các nhà nghiên cứu của DeepMind phát triển một mạng lưới trí tuệ nhân tạo cao cấp mới có tên GnoME (Graph Networks for Materials Exploration). Trước tiên các nhà khoa học xây dựng dữ liệu từ 48.000 loại vật liệu đã biết trước hàng nghìn năm nay, bao gồm cả đồng, sắt cho đến những vật liệu mới phát hiện trong thời gian gần đây.

Từ dữ liệu, mạng máy học nói trên sẽ tạo ra các cấu trúc vật liệu mới đầu tiên, sau đó sẽ đánh giá khả năng ổn định của chúng. Dần dần GNoME tạo ra thành quả là hàng trăm nghìn tinh thể mới nói trên. DeepMind ước tính, số lượng chất liệu được xác định nhờ AI tương đương với kiến thức thực nghiệm có được trong 800 năm phát triển của nhân loại – dựa vào 28.000 loại vật liệu mới được xác định trong thập kỷ qua.

"Từ các loại vi chip cho tới pin và pin quang điện, việc tìm kiếm các loại tinh thể mới thường bị cản trở bởi các thí nghiệm thử sai đắt đỏ." Tài liệu trên tạp chí Nature cho biết. "Nghiên cứu của chúng tôi thể hiện sự mở rộng quy mô về các loại vật liệu ổn định mà nhân loại đã biết đến."

Ông Cubuk cho biết, 2 ứng dụng tiềm năng cho các hợp chất mới bao gồm tạo ra các loại vật liệu phân lớp linh hoạt mới và phát triển các loại hình điện toán mô phỏng thần kinh nhân tạo, khi sử dụng các vi chip để tái tạo lại hoạt động của não người.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley và Phòng Thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley cũng sử dụng các phát hiện của DeepMind cho các thí nghiệm để tạo ra các loại vật liệu mới. Được gọi là nhóm thí nghiệm A-lab, nhóm các nhà nghiên cứu này đã triển khai hoạt động tính toán, sử dụng dữ liệu lịch sử và máy học để chỉ dẫn cho một phòng thí nghiệm tự động và tạo ra 41 hợp chất mới từ một danh sách gồm 58 hợp chất được AI phát hiện ra – tỷ lệ thành công lên đến hơn 70%.

Chính vì thế, các nhà nghiên cứu đằng sau công cụ AI mới của DeepMind đã gọi GNoME là "ChatGPT của ngành hóa học", khi nói về sức ảnh hưởng to lớn của công cụ AI này đối với ngành khoa học vật liệu.

"Các khám phá khoa học sẽ là biên giới mới của AI". Carla Gomes, đồng giám đốc của Viện Khoa học AI thuộc Đại học Cornell cho biết: "Đó là lý do vì sao tôi thấy điều này thật thú vị."