Изкуствен интелект ще помага за създаването на „екологични“ материали

Разработването на нови „зелени“ технологии не е просто разработване на нови технологични продукти и тенденции, то и демонстрира все по-голямата необходимост от технологии, съобразени с природата, с климатичните изменения и с плановете за нулеви въглеродни емисии, които се установяват трайно в политиките на все повече държави.  

Съвременните материали обаче нямат ключовите свойства, необходими за успешното внедряване на голяма част от зелените технологии. Например батериите изискват подобрени материали, които могат да дадат по-висока енергийна плътност и по-дълги времена на разреждане. Без такива подобрения те няма да могат да захранват ефективно електрическите превозни средства за масовия пазар, нито да поддържат мрежа от възобновяеми източници. Без тях методите за улавяне на въглероден диоксид от атмосферата ще останат прекалено скъпи, докато се разработят по-добри катализатори. 

Учените разчитат на изкуствения интелект, тъй като проектирането на нови материали със специфични свойства може да бъде много трудно, а достигането на един новоразработен материал до пазара обикновено отнема 10 до 20 години. Този темп е твърде бавен, за да се справим с климатичната криза, с която светът трябва да се пребори до края на десетилетието, според Междуправителствената група за изменение на климата.  

По традиция важните открития се случват чрез комбинация от интуиция, смелост и чист късмет. Този подход доведе до много задънени улици, но също така спомогна за ключови открития, например първата литиево-йонна батерия. От края на XX век компютрите позволяват на учените да моделират структурите и свойствата на молекулите и материалите и да синтезират само най-обещаващите от тях, спестявайки време и пари. Голямата производителност на изчислителната техника също даде възможност за бързо тестване на десетки или дори стотици съединения наведнъж. 

Експериментите от ново поколение съчетават големи бази данни, роботика и изкуствен интелект. Някои изследователи вярват, че тези инструменти могат да открият материали, за които хората никога не биха се сетили, и драстично да намалят времето, необходимо за достигането от мечта до продукт. 

В контекста на материалите човек може да обучи алгоритъм, който извлича огромни масиви от данни за фини корелации или тенденции, да търси конкретни подредби на атоми, които дават търсеното материално свойство или функция. Получаването на тези структурно функционални корелации може да позволи „обратен дизайн“ - дългогодишна цел в науката за материалите, в която може да се намери оптималният материал за избрана функция. 

Засега учените се сблъскват с един проблем: в науката за материалите липсват масивните набори от данни, които да са общодостъпни и могат да се използват за „разпознаване“, както например данните за лица. Базите данни за материали често съдържат най-много няколкостотин записа за определено материално свойство. Един от най-големите набори от данни за материали в момента съдържа малко над 144 000 неорганични съединения.  

В обозримо бъдеще процесът на проектиране на материалите все още ще изисква хора, но следващите няколко години може да покажат колко далеч ИИ може да отнесе науката за материалите. 

Новите методи могат бързо да генерират големи обеми данни. Много изследователи смятат, че науката за материалите е узряла за революция с помощта на ИИ. Други разчитат на самоуправляващите се лаборатории, работещи с изкуствен интелект и роботи, които да могат да компресират дългите срокове за откриване, изпитване и внедряване на материалите. Изменението на климата обаче със сигурност може да бъде област, в която предстоящата революция ще даде големи резултати.