L'IA révolutionne la recherche de nouveaux matériaux énergétiques et quantiques avec rapidité et précision

ParisDes chercheurs de l'Université de Tohoku et du MIT ont mis au point un outil d'intelligence artificielle capable de déterminer rapidement les propriétés optiques des matériaux. Cet outil pourrait transformer le développement des matériaux utilisés dans l'énergie solaire et l'optoélectronique. Habituellement, la découverte de ces propriétés est un processus long et compliqué, mais ce modèle d'IA l'accélère en analysant la structure cristalline d'un matériau en s'appuyant sur des principes comme la relation de Kramers-Krönig.

Comprendre l'interaction des matériaux avec la lumière est crucial car cela influence l'efficacité de nombreuses technologies.

• Diodes électroluminescentes
• Panneaux solaires
• Détecteurs de lumière
• Circuits intégrés photoniques

L'industrie des semi-conducteurs peut tirer un grand avantage de cet outil, particulièrement en cette période de croissance. Les méthodes actuelles reposent souvent sur des simulations quantiques complexes nécessitant une puissance de calcul considérable. Grâce à l'intelligence artificielle, les chercheurs peuvent dépasser les limites des méthodes traditionnelles et obtenir des résultats comparables beaucoup plus rapidement. Cette approche innovante utilise les réseaux de neurones graphiques (RNG), qui modélisent les atomes et les liaisons chimiques sous forme de graphes.

Lisez aussi:

Hier · 16:42

Changement structurel d'OpenAI : vers le profit, mission en péril ?

Un défi posé par les réseaux de neurones graphiques (GNNs) est leur inefficacité avec toutes les structures cristallines. Les chercheurs ont développé une méthode d'intégration par ensemble universel pour résoudre ce problème. Cette approche combine différents modèles pour améliorer la précision des prédictions sans modifier les réseaux de neurones eux-mêmes. Cela ouvre la voie à des avancées significatives en science des données.

Cette nouvelle méthode peut être intégrée aux systèmes actuels d'apprentissage automatique pour prédire avec précision les propriétés optiques. Cette capacité est bénéfique pour examiner les matériaux des cellules solaires et identifier les matériaux quantiques. Le potentiel de cette méthode dépasse les propriétés optiques. Les recherches futures visent à créer des bases de données pour d'autres caractéristiques matérielles, telles que les propriétés mécaniques et magnétiques.

Ce nouvel avancement peut rendre les sources d'énergie renouvelables, comme l'énergie solaire, plus efficaces. En réduisant le temps nécessaire pour découvrir de nouveaux matériaux, l'outil d'IA accélère la recherche scientifique et les améliorations technologiques pratiques. Son intégration aisée dans les systèmes existants montre sa capacité à transformer notre manière d'étudier la science des matériaux.