L’IA révolutionne la découverte des super matériaux
(Laboratoire national d’Oak Ridge)
De l’âge du bronze à la révolution industrielle et au-delà, les nouveaux matériaux ont façonné les civilisations et stimulé les avancées technologiques. L’innovation en science des matériaux a permis des progrès, des outils anciens à l’ingénierie aérospatiale moderne.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) s’apprête à révolutionner la recherche de nouveaux matériaux, transformant fondamentalement la manière dont les scientifiques les explorent, les créent et les testent.
Tout au long de l’histoire, les civilisations ont expérimenté les ressources naturelles pour concevoir outils et artefacts. L’âge du bronze, qui débute au milieu du IVe millénaire av. J.-C., marque un tournant majeur. L’alliage du cuivre et de l’étain a donné naissance au bronze, plus solide que ses composants, favorisant des avancées en agriculture, en construction et en armement.
Le bronze est souvent considéré comme le premier matériau conçu par l’humanité. En associant des éléments, les sociétés anciennes ont obtenu des substances aux propriétés améliorées. Une autre avancée majeure eut lieu vers 3 500 av. J.-C. avec l’invention du verre en Mésopotamie.
Au XXe siècle, la découverte des polymères plastiques, des céramiques et des supraconducteurs a ouvert de nouveaux horizons technologiques. Les céramiques, prisées pour leur durabilité et leur résistance à la chaleur, sont devenues essentielles dans l’aérospatiale et l’électronique. Les supraconducteurs, capables de conduire l’électricité sans résistance, jouent désormais un rôle clé dans les trains à lévitation magnétique, les accélérateurs de particules et les dispositifs médicaux.
L’IA entre en jeu
Trouver de nouveaux matériaux pour les technologies de pointe a traditionnellement été un processus long et coûteux en raison de la complexité des structures atomiques et moléculaires. Les scientifiques se sont appuyés sur des méthodes d’essais et d’erreurs nécessitant des équipements et des ressources spécialisées. L’incertitude et les risques ralentissent encore la découverte des matériaux.
Cependant, les avancées de l’IA, en particulier l’apprentissage automatique, redéfinissent le domaine. Les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent leurs performances au fil du temps en analysant des données sans intervention humaine. Ce changement permet d’adopter des approches plus efficaces et ciblées pour la découverte des matériaux.
Une avancée majeure provient des systèmes d’IA « génératifs », capables de créer des matériaux entièrement nouveaux basés sur des propriétés et des contraintes spécifiques. Plus tôt ce mois-ci, une équipe de chercheurs de Microsoft a présenté deux outils d’IA—MatterGen et MatterSim—pour la conception de matériaux inorganiques.
Ces outils travaillent de concert pour simplifier la découverte. MatterGen génère des matériaux potentiels, tandis que MatterSim valide leur faisabilité. Les chercheurs peuvent spécifier des traits souhaités tels que la symétrie, la résistance mécanique ou les propriétés électroniques et magnétiques. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur l’intuition, MatterGen produit rapidement des milliers de candidats matériaux, accélérant ainsi considérablement la phase de conception initiale.
MatterSim applique ensuite une analyse informatique rigoureuse pour prédire la stabilité et la viabilité réelle, garantissant que seuls les matériaux pratiques poursuivent leur développement. Beaucoup de ces matériaux générés par l’IA prennent la forme de structures cristallines uniques, précisément conçues pour des applications telles que les batteries haute énergie, l’électronique flexible, les panneaux solaires et les implants médicaux avancés.
La course à la découverte alimentée par l’IA
Les outils d’IA de Microsoft ne sont pas seuls dans cette course. Les Graph Networks for Materials Exploration (Gnome) de Google DeepMind visent également à accélérer la découverte de matériaux. En utilisant l’apprentissage profond, une technique d’IA inspirée du cerveau humain, Gnome prédit la stabilité des nouveaux matériaux, réduisant considérablement le temps de recherche.
En 2023, les chercheurs de DeepMind ont démontré que Gnome pouvait identifier 2,2 millions de nouveaux matériaux stables, dont 736 déjà réalisés expérimentalement—un amélioration multipliée par dix par rapport aux méthodes précédentes. Nombre de ces matériaux, jusque-là inconnus des chimistes, offrent des perspectives pour l’énergie propre, l’électronique et d’autres domaines.
Bien que MatterGen de Microsoft et Gnome de Google utilisent l’IA, leurs approches diffèrent. Gnome prédit les matériaux stables en modifiant des structures existantes, se concentrant sur les substances cristallines. MatterGen, en revanche, conçoit directement de nouveaux matériaux en fonction de besoins spécifiques, en modifiant des éléments, des positions atomiques et des réseaux périodiques.
La découverte de matériaux alimentée par l’IA pourrait conduire à des innovations révolutionnaires dans le stockage de l’énergie, la durabilité environnementale et au-delà. L’une des applications les plus prometteuses se trouve dans la technologie des batteries. À mesure que le monde se tourne vers les énergies renouvelables, la demande de batteries efficaces et durables continue de croître. L’IA peut aider les chercheurs à concevoir des matériaux qui soutiennent des densités énergétiques plus élevées, des temps de charge plus rapides et une durée de vie prolongée.
Au-delà de l’énergie, les matériaux conçus par l’IA pourraient révolutionner la médecine. Les implants avancés, les systèmes de libération de médicaments et les matériaux biocompatibles pourraient améliorer les résultats des patients et les traitements médicaux. Dans le domaine aérospatial, des matériaux légers et durables pourraient améliorer les performances des avions et des engins spatiaux. Par ailleurs, de nouveaux matériaux pour la purification de l’eau, la capture du carbone et la gestion des déchets pourraient relever des défis environnementaux urgents.
À mesure que l’IA continue de perfectionner et d’accélérer la découverte des matériaux, les possibilités d’avancées technologiques semblent illimitées. En intégrant l’IA dans la science des matériaux, les chercheurs ouvrent la voie à la prochaine vague d’innovations transformatrices, façonnant l’avenir de la technologie et de la société.
Lire l’article original : Science Alert
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