Google DeepMind AI prevê 2 milhões de novos materiais químicos para tecnologia do mundo real
Um artigo publicado na revista científica Nature diz que a IA desenvolvida pela DeepMind passou por treinamento usando dados provenientes do Materials Project, um consórcio internacional de pesquisa estabelecido no Laboratório Nacional Lawrence Berkeley em 2011.
A inteligência artificial (IA) do Google DeepMind previu a estrutura de mais de dois milhões de materiais químicos novos, marcando um avanço no aprimoramento de tecnologias do mundo real.
Em um artigo científico publicado na Nature na quarta-feira, 29 de novembro, a empresa de IA relatou que quase 400.000 de seus designs teóricos de materiais podem em breve passar por testes laboratoriais.
De acordo com o artigo, identificar e criar novos materiais é frequentemente caro e demorado.
Ekin Dogus Cubuk, cientista pesquisador da DeepMind, expressou otimismo de que avanços em experimentação, síntese autônoma e modelos de aprendizado de máquina poderiam reduzir substancialmente o longo prazo de 10 a 20 anos para a descoberta e síntese de materiais.
O artigo revela que a IA desenvolvida pela DeepMind passou por treinamento usando dados do Materials Project, um consórcio internacional de pesquisa estabelecido no Laboratório Nacional Lawrence Berkeley em 2011.
A organização expressou sua intenção de distribuir seus dados à comunidade de pesquisa, visando acelerar avanços adicionais no campo da descoberta de materiais.
Após empregar a IA para prever a estabilidade desses novos materiais, a DeepMind mudou seu foco para prever a possibilidade de síntese desses materiais em condições laboratoriais.
