Da asporto chiave
- I ricercatori hanno descritto un metodo che utilizza l'IA per trovare nuovi composti di terre rare.
- I composti di terre rare si trovano in molti prodotti high-tech come telefoni cellulari, orologi e tablet.
- L'IA può essere applicata a molte aree in cui i problemi sono così complessi che gli scienziati non possono sviluppare soluzioni convenzionali tramite la matematica o simulazioni di fisica nota.
Un nuovo metodo per trovare composti di terre rare utilizzando l'intelligenza artificiale potrebbe portare a scoperte che rivoluzionano l'elettronica personale, affermano gli esperti.
I ricercatori dell'Ames Laboratory e della Texas A&M University hanno addestrato un modello di apprendimento automatico (ML) per valutare la stabilità dei composti delle terre rare. Gli elementi delle terre rare hanno molti usi, comprese le tecnologie per l'energia pulita, l'accumulo di energia e i magneti permanenti.
"Nuovi composti possono consentire tecnologie future che non riusciamo nemmeno a immaginare", ha detto Yaroslav Mudryk, il supervisore del progetto, a Lifewire in un'intervista via e-mail.
Trovare minerali
Per migliorare la ricerca di nuovi composti, gli scienziati hanno utilizzato l'apprendimento automatico, una forma di intelligenza artificiale (AI) guidata da algoritmi informatici che migliorano attraverso l'utilizzo dei dati e l'esperienza. I ricercatori hanno anche utilizzato lo screening ad alto rendimento, uno schema computazionale che consente ai ricercatori di testare rapidamente centinaia di modelli. Il loro lavoro è stato descritto in un recente articolo pubblicato su Acta Materialia.
Prima dell'IA, la scoperta di nuovi materiali si basava principalmente su tentativi ed errori, ha detto Prashant Singh, uno dei membri del team, in un'e-mail a Lifewire. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico consentono ai ricercatori di utilizzare database di materiali e tecniche di calcolo per mappare sia la stabilità chimica che le proprietà fisiche di composti nuovi ed esistenti.
"Ad esempio, portare un materiale scoperto di recente dal laboratorio al mercato può richiedere 20-30 anni, ma AI/ML può accelerare notevolmente questo processo simulando le proprietà del materiale sui computer prima di mettere piede in un laboratorio, " Singh detto.
L'IA sta rivoluzionando il modo in cui pensiamo di risolvere molti di questi problemi complessi ad alta dimensione e apre un nuovo modo di pensare alle opportunità future.
L'intelligenza artificiale batte i vecchi metodi per trovare nuovi composti, ha affermato in un'intervista via e-mail Joshua M. Pearce, John M. Thompson Chair in Information Technology and Innovation presso la Western University.
"Il numero di potenziali composti, combinazioni, compositi e nuovi materiali è strabiliante", ha aggiunto. "Invece di impiegare tempo e denaro per crearli e selezionarli per un'applicazione specifica, l'IA può essere utilizzata per aiutare a prevedere i materiali con proprietà utili. Quindi gli scienziati possono concentrare i loro sforzi."
Markus J. Buehler, il professore di ingegneria McAfee al MIT, ha dichiarato in un'intervista via e-mail che il nuovo documento mostra il potere dell'utilizzo dell'apprendimento automatico.
"È un modo drammaticamente diverso per fare tali scoperte rispetto a quello che siamo stati in grado di fare in precedenza: le scoperte sono ora più veloci, più efficienti e possono essere più mirate alle applicazioni", ha affermato Buehler. "Ciò che è entusiasmante del lavoro di Singh et al è che combinano strumenti all'avanguardia per i materiali (Teoria funzionale della densità, un modo per risolvere i problemi quantistici) con strumenti dell'informatica dei materiali. È sicuramente un modo che può essere applicato a molti altri materiali di progettazione problemi."
Possibilità infinite
I composti di terre rare si trovano in molti prodotti high-tech come telefoni cellulari, orologi e tablet. Ad esempio, nei display, questi composti vengono aggiunti per conferire ai materiali proprietà ottiche altamente mirate. Sono utilizzati anche nella fotocamera del tuo cellulare.
"Sono, in qualche modo, una sorta di materiale meraviglioso che funge da elemento importante nella civiltà moderna", ha detto Buehler. "Ci sono sfide, tuttavia, nel modo in cui vengono estratti e come vengono forniti. Quindi, dobbiamo esplorare modi migliori per usarli in modo più efficace o per sostituire le funzioni con nuove combinazioni di materiali alternativi."
Non sono solo i composti minerali che possono trarre vantaggio dall'approccio di apprendimento automatico utilizzato dagli autori del nuovo articolo. L'intelligenza artificiale può essere applicata a molte aree in cui i problemi sono così complessi che gli scienziati non possono sviluppare soluzioni convenzionali tramite la matematica o simulazioni di fisica nota, ha affermato Buehler.
"Dopotutto, non abbiamo ancora i modelli giusti per mettere in relazione la struttura di un materiale con le sue proprietà", ha aggiunto. "Un'area è la biologia, in particolare il ripiegamento delle proteine. Perché alcune proteine, dopo aver subito un piccolo cambiamento genetico, portano alla malattia? Come possiamo sviluppare nuovi composti chimici per curare le malattie o sviluppare nuovi farmaci?"
Un' altra possibilità è trovare un modo per migliorare le prestazioni del calcestruzzo per ridurre il suo impatto di carbonio, ha affermato Buehler. Ad esempio, la geometria molecolare del materiale potrebbe essere organizzata in modo diverso per rendere i materiali più efficaci in modo da avere più resistenza con un minore utilizzo di materiale e che i materiali durino più a lungo.
"L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui pensiamo di risolvere molti di questi problemi complessi ad alta dimensione e apre un nuovo modo di pensare alle opportunità future", ha aggiunto. "Siamo solo all'inizio di un periodo emozionante."
