2,2K подписчиков

Искусственный интеллект нашел в 45 раз больше химических элементов, чем человек за века

Что нужно, чтобы вывести на рынок новые материалы? Обычно требуется много денег и много времени (как, например, при создании литий-ионных батарей). А что, если есть способ ускорить процесс?

Graph Networks — вместо тысячи научных отделов

Что нужно, чтобы вывести на рынок новые материалы? Обычно требуется много денег и много времени (как, например, при создании литий-ионных батарей). А что, если есть способ ускорить процесс?

Британская компания Google Deepmind, которая занимается искусственным интеллектом, заявила, что ИИ, названный Graph Networks for Materials Exploration, предсказал структуру более 2 миллионов возможных новых кристаллических материалов. За всю научную историю было разработано и выявлено гораздо в 45 раз меньше.

По сведениям техноблога The Next Web искусственному интеллекту Graph Networks потребовался всего лишь один год. Теперь на очереди воспроизведение 400 000 недавно разработанных материалов в лабораторных условиях. Исследовательская группа Google Deepmind сообщает, что вещества крайне стабильны и не разлагаются.

ИИ заменит всех?

Что нужно, чтобы вывести на рынок новые материалы? Обычно требуется много денег и много времени (как, например, при создании литий-ионных батарей). А что, если есть способ ускорить процесс?-2

Graph Network была разработана для того, чтобы современные нейросети можно было применять без существующих ныне ограничений. Создатели сети графов заявили, что данная технология сделает искусственный интеллект по уровню к человеческому мышлению. Разработку проводили учёные Google Brain, Google DeepMind, Эдинбургского университета и MIT.

Чтобы провести исследование искусственному интеллекту понадобились данные проекта Materials. Он представляет собой базу данных, которая была основана в 2011 году. В базе собрана информация о том, какими свойствами обладают сотни тысяч уже известных науке веществ.

Materials даёт исследователям инструменты, которые они используют, чтобы изучать и разрабатывать новые материалы. Проект рассчитывает данные на суперкомпьютерах. Теперь сотрудничество с Google Deepmind позволяет автономной системе использовать эти данные. С 2011 года инициатива уже открыла 28 000 неизвестных ранее материалов. Следующий этап — лабораторная проверка конструкции материалов на воспроизводимость.

Какое будущее ждёт новые материалы?

Что нужно, чтобы вывести на рынок новые материалы? Обычно требуется много денег и много времени (как, например, при создании литий-ионных батарей). А что, если есть способ ускорить процесс?-3

Их будут использовать в солнечных элементах, батареях и компьютерных чипах. Учёные сообщают, что 52 000 гипотетических соединений схожи по свойствам с графеном, двухмерной модификации углерода. А его можно превратить в сверхпроводник, использовать для охлаждения в спутниках, в квантовых компьютерах или для создания имплантов для мозга.

Искусственный интеллект существенно упрощает нашу жизнь, но одновременно заставляет задуматься на собственным несовершенством.

Друзья! Познавательным каналам очень сложно выживать в ленте среди политической повестки и звезд шоу-бизнеса.😔 Сделайте свой маленький вклад в научное просвещение граждан, поставьте палец вверх👍 и подпишитесь на наш канал. Спасибо🥰