Des millions de nouveaux matériaux découverts avec l’apprentissage en profondeur

L’outil AI Gnome trouve 2,2 millions de nouveaux cristaux, dont 380 000 matériaux stables qui pourraient alimenter les technologies futures

Les technologies modernes des puces et batteries informatiques aux panneaux solaires reposent sur des cristaux inorganiques. Pour permettre de nouvelles technologies, les cristaux doivent être stables sinon ils peuvent se décomposer, et derrière chaque nouveau cristal stable peut être des mois d’expérimentation minutieuse.

Aujourd’hui, dans un document publié dans Naturenous partageons la découverte de 2,2 millions de nouveaux cristaux – équivalent à près de 800 ans de connaissances. Nous introduisons les réseaux de graphiques pour l’exploration des matériaux (GNOME), notre nouvel outil d’apprentissage en profondeur qui augmente considérablement la vitesse et l’efficacité de la découverte en prédisant la stabilité des nouveaux matériaux.

Avec Gnome, nous avons multiplié le nombre de matériaux technologiquement viables connus de l’humanité. Sur ses 2,2 millions de prédictions, 380 000 sont les plus stables, ce qui en fait des candidats prometteurs pour la synthèse expérimentale. Parmi ces candidats, il y a des matériaux qui ont le potentiel de développer de futures technologies transformatrices allant des supraconducteurs, des supercalculateurs alimentaires et des batteries de nouvelle génération pour stimuler l’efficacité des véhicules électriques.

GNOME montre le potentiel d’utilisation de l’IA pour découvrir et développer de nouveaux matériaux à grande échelle. Des chercheurs externes des laboratoires du monde entier ont créé indépendamment 736 de ces nouvelles structures expérimentalement dans des travaux simultanés. En partenariat avec Google Deepmind, une équipe de chercheurs du Lawrence Berkeley National Laboratory a également publié Un deuxième papier dans Nature Cela montre comment nos prédictions d’IA peuvent être exploitées pour la synthèse des matériaux autonomes.

Nous avons fait Les prédictions de Gnome disponibles à la communauté de recherche. Nous contribuerons 380 000 matériaux que nous prédisons être stables au projet de matériaux, qui traite maintenant les composés et les ajoute à sa base de données en ligne. Nous espérons que ces ressources feront avancer la recherche sur les cristaux inorganiques et débloqueront la promesse des outils d’apprentissage automatique comme guides d’expérimentation

Dans le passé, les scientifiques ont recherché de nouvelles structures cristallines en peaufinant des cristaux connus ou en expérimentant de nouvelles combinaisons d’éléments – un processus coûteux et erroné qui pourrait prendre des mois pour fournir des résultats encore limités. Au cours de la dernière décennie, les approches informatiques menées par Le projet de matériaux Et d’autres groupes ont aidé à découvrir 28 000 nouveaux matériaux. Mais jusqu’à présent, les nouvelles approches guidées par AI ont atteint une limite fondamentale dans leur capacité à prédire avec précision les matériaux qui pourraient être expérimentalement viables. La découverte par Gnome de 2,2 millions de matériaux équivaudrait à environ 800 ans de connaissances et démontre une échelle et un niveau de précision sans précédent dans les prédictions.

Par exemple, 52 000 nouveaux composés en couches similaires au graphène qui ont le potentiel de révolutionner l’électronique avec le développement de supraconducteurs. Auparavant, à propos de 1 000 de ces matériaux avaient été identifiés. Nous avons également trouvé 528 conducteurs potentiels de lithium, 25 fois plus qu’un étude précédentequi pourrait être utilisé pour améliorer les performances des batteries rechargeables.

Nous publions les structures prévues pour 380 000 matériaux qui ont les plus hautes chances d’être fabriqués avec succès en laboratoire et utilisés dans des applications viables. Pour qu’un matériau soit considéré comme stable, il ne doit pas se décomposer en compositions similaires avec une énergie plus faible. Par exemple, le carbone dans une structure de type graphène est stable par rapport au carbone dans les diamants. Mathématiquement, ces documents se trouvent sur la coque convexe. Ce projet a découvert 2,2 millions de nouveaux cristaux stables selon les normes scientifiques actuelles et se trouvent en dessous de la coque convexe des découvertes précédentes. Parmi ceux-ci, 380 000 sont considérés comme les plus stables et se trouvent sur la coque convexe «finale» – la nouvelle norme que nous avons établie pour la stabilité des matériaux.

GNOME: Exploitation de réseaux de graphiques pour l’exploration des matériaux

GNOME est un modèle de réseau de neurones graphiques de pointe (GNN). Les données d’entrée pour GNNS prennent la forme d’un graphique qui peut être comparé aux connexions entre les atomes, ce qui rend les GNN particulièrement adaptés à la découverte de nouveaux matériaux cristallins.

Gnome a été initialement formé avec des données sur les structures cristallines et leur stabilité, ouvertement disponibles à travers Le projet de matériaux. Nous avons utilisé GNOME pour générer de nouveaux cristaux candidats, et aussi pour prédire leur stabilité. Pour évaluer le pouvoir prédictif de notre modèle pendant les cycles d’entraînement progressifs, nous avons vérifié à plusieurs reprises ses performances en utilisant des techniques de calcul établies appelées théorie fonctionnelle de la densité (DFT), utilisée en physique, chimie et science des matériaux pour comprendre les structures des atomes, ce qui est important pour évaluer la stabilité des cristaux.

Nous avons utilisé un processus de formation appelé «apprentissage actif» qui a considérablement augmenté les performances de Gnome. Gnome générerait des prédictions pour les structures de nouveaux cristaux stables, qui ont ensuite été testés à l’aide de DFT. Les données d’entraînement de haute qualité qui en résultent ont ensuite été réintégrées à notre formation de modèle.

Nos recherches ont renforcé le taux de découverte de la prédiction de stabilité des matériaux d’environ 50% à 80% – sur la base de Découverte de Matbenchune référence externe définie par les modèles de pointe précédents. Nous avons également réussi à augmenter l’efficacité de notre modèle en améliorant le taux de découverte de moins de 10% à plus de 80% – de telles augmentations d’efficacité pourraient avoir un impact significatif sur la quantité de calcul requise par découverte.

«Recettes» de l’IA pour les nouveaux matériaux

Le projet GNOME vise à réduire le coût de la découverte de nouveaux matériaux. Les chercheurs externes ont créé indépendamment 736 des nouveaux matériaux de Gnome dans le laboratoire, démontrant que les prédictions de notre modèle de cristaux stables reflètent avec précision la réalité. Nous avons publié notre base de données de cristaux nouvellement découverts à la communauté de la recherche. En donnant aux scientifiques le catalogue complet des «recettes» prometteuses pour les nouveaux matériaux candidats, nous espérons que cela les aidera à tester et potentiellement en faire les meilleurs.

Le développement rapide de nouvelles technologies basé sur ces cristaux dépendra de la capacité de les fabriquer. Dans un article dirigé par nos collaborateurs de Berkeley Lab, les chercheurs ont montré qu’un laboratoire robotique pouvait rapidement fabriquer de nouveaux matériaux avec des techniques de synthèse automatisées. En utilisant des matériaux du projet de matériaux et des idées sur la stabilité de GNOME, le laboratoire autonome a créé de nouvelles recettes pour les structures cristallines et a synthétisé avec succès plus de 41 nouveaux matériaux, ouvrant de nouvelles possibilités pour la synthèse des matériaux dirigés par l’IA.

Nouveaux matériaux pour les nouvelles technologies

Pour construire un avenir plus durable, nous avons besoin de nouveaux matériaux. Gnome a découvert 380 000 cristaux stables qui ont le potentiel de développer des technologies plus vertes – de meilleures batteries pour les voitures électriques, aux supraconducteurs pour un informatiation plus efficace.

Nos recherches – et celles des collaborateurs du Berkeley Lab, Google Research et des équipes du monde entier – montrent le potentiel d’utiliser l’IA pour guider la découverte, l’expérimentation et la synthèse des matériaux. Nous espérons que Gnome avec d’autres outils d’IA pourra aider à révolutionner la découverte des matériaux aujourd’hui et façonner l’avenir du domaine.