AI Mempercepat Penemuan Material Baru

Para peneliti Rusia telah membuat terobosan signifikan dalam pengembangan material baru. Mereka menggunakan Kecerdasan Buatan (AI) untuk mempercepat proses identifikasi dan analisis sifat-sifat senyawa prospektif. Sebuah tim dari Institut Kecerdasan Buatan AIRI, dengan dukungan dari Sber, Skoltech, dan Universitas Politeknik Tomsk, menciptakan sistem AI berdasarkan jaringan saraf grafik (GNN). Sistem ini membantu menemukan kombinasi elemen yang efektif untuk menciptakan senyawa baru yang menjanjikan berdasarkan boron dan wolfram. "Model terlatih memungkinkan kami untuk menganalisis semua data hanya dalam beberapa hari dan memilih yang paling menjanjikan untuk verifikasi eksperimen," kata Roman Eremin, peneliti terkemuka di AIRI. Metode tradisional untuk menghitung sifat-sifat molekul, yang bersifat kuantum-kimia, membutuhkan sumber daya komputasi dan waktu yang signifikan. Terutama jika struktur senyawa kompleks – dengan setiap perhitungan atom dan elektron menjadi lebih sulit. Ini bisa memakan waktu berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun. AI membantu melewati hambatan ini. Hal ini memungkinkan Anda untuk mempercepat proses dan tidak membuang ratusan ribu konfigurasi dengan sia-sia. "Kami secara konsisten memasukkan dalam pelatihan hanya struktur di mana model telah membuat kesalahan paling banyak. Ini mengurangi kompleksitas kombinatorial tugas," jelas Eremin. Model AI yang dibuat tidak hanya terbatas pada senyawa boron. Ini dapat digunakan untuk mencari material baru dalam sistem kimia lainnya – dari senyawa medis hingga propulsi luar angkasa. Jaringan saraf (juga jaringan saraf buatan, RNA, atau hanya jaringan saraf) adalah model matematika, serta implementasi perangkat lunak atau perangkat kerasnya, yang dibangun berdasarkan prinsip organisasi jaringan saraf biologis – jaringan sel saraf dari organisme hidup.