Une intelligence artificielle a inventé 31 millions de matériaux qui n’existent pas encore

Les scientifiques ont mis au point un algorithme capable de prédire la structure et les propriétés dynamiques de n’importe quel matériau. Mieux encore, celui-ci a pu inventer plus de 30 millions de nouveaux matériaux.

Une équipe de l’université de Californie, à San Diego, aux États-Unis, a développé une IA qui promet de révolutionner l’univers des matériaux. Baptisé M3GNet, l’outil pourrait permettre de découvrir de nouveaux matériaux aux propriétés exceptionnelles. Comme l’explique notre source, celui-ci a été utilisé pour construire une base de plus de 31 millions de nouveaux matériaux qui n’ont pas encore été synthétisés. Qui plus est, l’algorithme a été en mesure de prédire leurs propriétés. Ce qui est d’autant plus impressionnant, c’est le fait que ces opérations se sont déroulées en un rien de temps !

Une IA qui peut créer n’importe quel matériau

Alors qu’auparavant, cela pouvait prendre des années pour concevoir un matériau, aujourd’hui, l’algorithme M3GNet promet désormais de changer la donne. Reposant sur l’intelligence artificielle, cet outil peut créer n’importe quel mélange suivant les souhaits des ingénieurs. Allant du métal au béton en passant par les matériaux biologiques, les résultats se déclinent en plusieurs types. Pour établir les propriétés d’un matériau, l’IA a besoin de déterminer la structure de celui-ci, laquelle dépend de la disposition de ses atomes. Les experts de l’université de Californie se servent déjà du nouveau programme informatique pour développer un nouveau type d’électrode visant à améliorer le rendement et la sécurité des batteries au lithium.

Aussi efficace qu’AlphaFold ?

Shyue Ping Ong, professeur de nano-ingénierie à l’Université de Californie, n’hésite pas à comparer l’efficacité de M3GNet à celle d’AlphaFold, le fameux algorithme de Google qui peut prédire les structures protéiques. Selon lui, l’invention de ses collègues est aussi performante que cet outil mis au point par DeepMind. « Comme pour les protéines, nous devons connaître la structure d’un matériau pour prédire ses propriétés », a-t-il déclaré. Et d’ajouter : « ce dont nous avons besoin, c’est d’un AlphaFold pour les matériaux (…)  Nous croyons sincèrement que l’architecture M3GNet est un outil de transformation qui peut considérablement élargir notre capacité à explorer de nouvelles chimies et structures matérielles. »

Un algorithme capable de prédire la structure et les propriétés dynamiques de n’importe quel matériau
Un algorithme capable de prédire la structure et les propriétés dynamiques de n’importe quel matériau. Photo d’illustration non contractuelle. Crédit : Shutterstock

Un projet open-source

Les chercheurs travaillent actuellement à l’augmentation du nombre de matériaux dans la base de données de M3GNet. En même temps, ils étudient des spécimens qui pourraient contribuer à des découvertes scientifiques majeures. Sachez notamment que le code Python de l’IA a été publié sur Github. Il s’agit d’un projet open-source. Enfin, un article détaillant la recherche a été récemment mis en ligne dans la revue scientifique Nature Computational Science.

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Source
zmescience.com

Marc Odilon

J'ai rejoint Neozone en 2020. Avant de me lancer dans le journalisme en 2014, j'ai suivi des études universitaires en gestion d'entreprise et en commerce international. Mon baccalauréat technique en mécanique industrielle m'a permis de me familiariser avec l'univers de la tech. Installateur de panneaux solaires et électronicien autodidacte, je vous fais découvrir tous les jours les principales actualités des nouvelles technologies. Curieux de nature et grand amoureux du web, je suis un rédacteur polyvalent et ma plume n'a pas de limites. Quand je ne travaille pas, je fais du jogging !

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