Một bài báo đăng trên tạp chí khoa học Nature cho biết AI do DeepMind phát triển đã trải qua quá trình đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu lấy từ Dự án Vật liệu, một tập đoàn nghiên cứu quốc tế được thành lập tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley vào năm 2011.
Trí tuệ nhân tạo (AI) Google DeepMind đã dự đoán cấu trúc của hơn hai triệu vật liệu hóa học mới, đánh dấu bước đột phá trong việc nâng cao công nghệ trong thế giới thực.
Trong một bài báo khoa học đăng trên tạp chí Nature vào thứ Tư, ngày 29 tháng 11, công ty AI đã báo cáo rằng gần 400.000 thiết kế vật liệu lý thuyết của họ có thể sớm được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Những ứng dụng có thể có của nghiên cứu này bao gồm phát triển pin, tấm pin mặt trời và chip máy tính với hiệu suất nâng cao.
Theo bài báo, việc xác định và tạo ra vật liệu mới thường tốn kém và tốn nhiều thời gian. Phải mất khoảng hai thập kỷ nghiên cứu trước khi pin lithium-ion – hiện được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị như điện thoại, máy tính xách tay và xe điện – có thể được sử dụng trên thị trường.
Ekin Dogus Cubuk, một nhà khoa học nghiên cứu tại DeepMind, bày tỏ sự lạc quan rằng những tiến bộ trong thử nghiệm, tổng hợp tự động và mô hình học máy có thể giảm đáng kể khoảng thời gian dài từ 10 đến 20 năm cho việc khám phá và tổng hợp vật liệu.
Theo ấn phẩm, AI do DeepMind phát triển đã trải qua quá trình đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu lấy từ Dự án Vật liệu, một tập đoàn nghiên cứu quốc tế được thành lập tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley vào năm 2011. Bộ dữ liệu bao gồm thông tin về khoảng 50.000 vật liệu có sẵn.
Tổ chức bày tỏ ý định phân phối dữ liệu của mình cho cộng đồng nghiên cứu, nhằm thúc đẩy những tiến bộ bổ sung trong lĩnh vực khám phá vật liệu. Tuy nhiên, Kristin Persson, giám đốc Dự án Vật liệu, cho biết trong bài báo rằng ngành này thận trọng với việc tăng chi phí và các vật liệu mới thường mất thời gian để có hiệu quả về mặt chi phí. Theo Persson, việc thu hẹp dòng thời gian này sẽ là bước đột phá cuối cùng.
Sau khi sử dụng AI để dự báo tính ổn định của những vật liệu mới này, DeepMind đã chuyển sự chú ý sang dự đoán khả năng tổng hợp của chúng trong điều kiện phòng thí nghiệm.
Tổng hợp và chỉnh sửa: ThS Phạm Mạnh Cường
Theo Coindesk