Des chercheurs ont fait une avancée majeure en découvrant 2,2 millions de nouveaux cristaux grâce à un outil de deep learning nommé GNoME (Graph Networks for Materials Exploration). Cet outil innovant permet de prédire la stabilité de nouveaux matériaux, augmentant ainsi de manière significative la vitesse et l'efficacité de la découverte de matériaux. Cette avancée représente une quantité de connaissances équivalente à près de 800 ans de recherche traditionnelle, marquant une étape importante dans le domaine de la science des matériaux et ouvrant de nouvelles perspectives pour des applications industrielles et technologiques variées.
GNoME utilise des réseaux de graphes pour explorer et prédire les propriétés des matériaux, ce qui permet de surmonter les limitations des méthodes traditionnelles de découverte de matériaux. En automatisant et en accélérant le processus de découverte, cet outil ouvre la voie à des innovations potentielles dans divers secteurs, notamment l'énergie, l'électronique et les matériaux de construction.
Cette découverte pourrait avoir un impact profond sur la manière dont les nouveaux matériaux sont développés et utilisés, en réduisant considérablement le temps et les coûts associés à la recherche et au développement de matériaux.
Des millions de nouveaux matériaux découverts grâce au deep learning
Points clés
- 2,2 millions de nouveaux cristaux ont été découverts grâce au deep learning.
- GNoME est un outil de deep learning qui prédit la stabilité des matériaux.
- Cette avancée équivaut à près de 800 ans de connaissances en science des matériaux.
- GNoME utilise des réseaux de graphes pour explorer et prédire les propriétés des matériaux.
- Cette découverte pourrait réduire considérablement le temps et les coûts de recherche et développement de matériaux.
Pourquoi c'est important
Cette découverte est cruciale car elle révolutionne le processus de découverte de matériaux, permettant des avancées technologiques rapides et ouvrant de nouvelles possibilités pour des applications industrielles et scientifiques.
Article original : https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/
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