L'Université de Liverpool crée un outil d'IA collaboratif pour faire avancer les découvertes de matéri

Pour réduire le temps et les efforts nécessaires pour découvrir des matériaux de pointe, des chercheurs du département de chimie et de l'usine d'innovation des matériaux de l'Université de Liverpool, dirigés par le professeur Matt Rosseinsky, ont créé un outil d'IA collaboratif, qui a conduit à la découverte de déjà quatre nouveaux matériaux. Ces matériaux comprennent une nouvelle famille de matériaux à semi-conducteurs qui conduisent le lithium, ce qui est essentiel pour développer des batteries à semi-conducteurs offrant une sécurité accrue et une autonomie plus étendue pour les véhicules électriques. En outre, des matériaux plus prometteurs seraient en cours. Les résultats du chercheur ont été publiés dans Nature Communications. La technologie de pointe combine l'expertise humaine avec l'intelligence artificielle pour donner la priorité aux zones de l'espace chimique inexploré où de nouveaux matériaux fonctionnels sont les plus susceptibles d'être découverts. L'outil observe les relations entre les matériaux connus à une échelle inaccessible aux humains. Ces relations classent et identifient numériquement les combinaisons d'éléments susceptibles de créer de nouveaux matériaux. Pour rendre l'investigation expérimentale plus efficace, les classements sont utilisés pour explorer l'espace chimique non familier important de manière ciblée. Les jugements ultimes sont portés par ces scientifiques, qui sont aidés par la perspicacité unique de l'IA. Le professeur Rosseinsky a déclaré : « À ce jour, une approche commune et puissante a été de concevoir de nouveaux matériaux par analogie étroite avec ceux existants, mais cela conduit souvent à des matériaux similaires à ceux que nous avons déjà. Nous avons donc besoin de nouveaux outils qui réduisent le temps et les efforts nécessaires pour découvrir de vraiment nouveaux matériaux, comme celui développé ici qui combine l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine pour tirer le meilleur des deux. Cette approche collaborative combine la capacité des ordinateurs à examiner les relations entre plusieurs centaines de milliers de matériaux connus, une échelle inaccessible pour les humains, et les connaissances spécialisées et la pensée critique des chercheurs humains qui conduisent à des avancées créatives. Cet outil est un exemple d'une des nombreuses approches collaboratives d'intelligence artificielle susceptibles de profiter aux scientifiques à l'avenir.