Khám Phá 2,2 Triệu Cấu Trúc Tinh Thể Mới: Đột Phá Từ Trí Tuệ Nhân Tạo Của Google

Trong một bước tiến đáng kể, nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google đã phát hiện ra hơn 2,2 triệu cấu trúc tinh thể khác nhau, mở ra một kỷ nguyên tươi sáng cho các ứng dụng mới trong lĩnh vực năng lượng tái tạo và điện toán hiện đại. Sự phát hiện này không chỉ chứng minh sức mạnh của AI mà còn khẳng định tiềm năng của nó trong việc tìm kiếm và phát triển các vật liệu mới.

Trong số 2,2 triệu cấu trúc tinh thể mới được phát hiện, có khoảng 380.000 cấu trúc được chứng minh là đủ ổn định để có thể được áp dụng cho nhiều công nghệ tiên tiến, từ pin mặt trời, pin xe điện cho đến chất siêu dẫn cho các siêu máy tính thế hệ mới. Những khám phá này minh chứng rằng, AI có khả năng giảm thời gian nghiên cứu và tiếp cận tới các vật liệu mới một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết.

DeepMind của Google đã khám phá ra 2,2 cấu trúc tinh thể khác nhau.

Ông Ekin Dogus Cubuk, đồng tác giả nghiên cứu, đã chia sẻ quan điểm rằng: “Khoa học vật liệu là nơi mà các tư duy trừu tượng gặp gỡ thế giới vật lý.” Ông cũng nhấn mạnh rằng bất kỳ công nghệ nào cũng có thể được nâng cao nhờ vào việc phát hiện ra các vật liệu tốt hơn.

Để đạt được kết quả ấn tượng này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mạng lưới trí tuệ nhân tạo mang tên GnoME (Graph Networks for Materials Exploration). Dữ liệu được thu thập từ 48.000 loại vật liệu mà con người đã biết từ hàng nghìn năm, bao gồm cả những vật liệu như đồng và sắt, cho đến các vật liệu mới được phát hiện gần đây.

AI GNoME của Google phát hiện được đến 421.000 loại tinh thể vật liệu ổn định mới, vượt trội hơn hẳn các phương pháp tính toán và thí nghiệm của con người.

Sau khi tạo ra các cấu trúc vật liệu mới, mạng GNoME sẽ đánh giá độ ổn định của chúng, từ đó xây dựng nên hàng trăm nghìn tinh thể mới. DeepMind ước tính rằng số lượng vật liệu được khám phá nhờ AI tương đương với kiến thức thực nghiệm của 800 năm phát triển, dựa trên việc xác định 28.000 loại vật liệu mới trong thập kỷ qua.

Mô hình hoạt động của GNoME.

Như tài liệu được công bố trên tạp chí Nature chỉ ra, “việc tìm kiếm các loại tinh thể mới thường gặp khó khăn do chi phí thí nghiệm cao.” Nghiên cứu này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc mở rộng hiểu biết về các loại vật liệu ổn định mà nhân loại đã biết đến.

6 ví dụ về những loại vật liệu đã được thuật toán AI của Google phát hiện ra và được các nhóm nghiên cứu bên ngoài xác thực bằng những nghiên cứu của riêng họ.

Hai ứng dụng tiềm năng cho các hợp chất mới này là phát triển các vật liệu phân lớp linh hoạt và hình thành các hình thức điện toán mô phỏng thần kinh nhân tạo, trong đó vi chip được sử dụng để mô phỏng hoạt động của não người.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley, cùng với Phòng Thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley đã sử dụng các phát hiện từ DeepMind để tiến hành thí nghiệm tạo ra các loại vật liệu mới. Nhóm nghiên cứu này, được gọi là A-lab, đã kết hợp dữ liệu lịch sử và máy học để dẫn dắt một phòng thí nghiệm tự động, tạo ra 41 hợp chất mới từ danh sách 58 hợp chất được AI phát hiện, với tỷ lệ thành công lên tới 70%.

Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu của DeepMind đã ví GNoME như là “ChatGPT của ngành hóa học”, nhận định rằng công cụ này có tác động lớn lao đến lĩnh vực khoa học vật liệu.

Carla Gomes, đồng giám đốc Viện Khoa học AI tại Đại học Cornell, cho rằng: “Các khám phá khoa học sẽ là biên giới mới cho AI,” điều này càng làm tăng sức hấp dẫn và tính quan trọng của nghiên cứu này.