Căutarea de noi materiale poate fi optimizată cu ajutorul reţelelor neurale

Oamenii de ştiinţă de la Massachusetts Institute of Technology ( MIT), din Statele Unite ale Americii, au demonstrat că căutarea unor materiale care să prezinte anumite caracteristici specifice poate fi realizată cu ajutorul reţelelor neuronale. Cercetătorii explică într-un studiu recent faptul că astfel au reuşit să analizeze peste trei milioane de opţiuni în doar cinci săptămâni. Aceeaşi cantitate de informaţii ar fi fost analizată în 50 de ani cu ajutorul metodelor analitice convenţionale, notează Techxplore.

Iniţial, cercetătorii se aflau în căutarea unor materiale numite complexe metalice de tranziţie pentru un sistem de stocare a energiei. Iar singura cale prin care poate fi apreciat potenţialul unui material este prin studierea acestuia dintr-o perspectivă cuantică. Din păcate, aceste eforturi folosesc o cantitate mare de resurse; mai ales când computerele sunt folosite pentru a aproxima rezultatele combinării materialelor.

Pentru a evita o risipă de timp şi alte resurse, Heather Kulik, expertă în inginerie chimică, a folosit un set limitat de materiale pentru a „învăţa” o reţea neuronală despre relaţia dintre proprietăţile chimice şi cele fizice ale unui material; pornind de la aceste informaţii, algoritmul a început să producă sugestii pentru ce materiale ar trebui să fie folosite pentru rundele anterioare de antrenament.

„Prin acest proces, reţeaua neurală devine din ce în ce mai inteligentă în spaţiul [design], dar şi din ce în ce mai pesimistă, că orice dincolo de ceea ce am caracterizat deja poate îmbunătăţi în continuare ceea ce ştim deja”, explică cercetătoarea.

„Această metodă poate fi utilizată în multe contexte diferite, deci are potenţialul de a transforma învăţarea automată, ceea ce reprezintă o activitate majoră în întreaga lume”, concluzionează dr. Kulik.

Studiul a fost publicat în  ACS Central Science.

Citeşte şi:

A.I. poate fi folosit şi pentru crearea materialelor invizibile