L’IA offre des nouveaux matériaux cristallins qui pourraient former des puces, des batteries et plus à l’avenir.

DeepMind, une entreprise de Google, a développé un modèle d’IA capable de prédire des millions de structures cristallines inorganiques qui pourraient potentiellement être utilisées pour fabriquer les microprocesseurs, les batteries électriques, les panneaux solaires de la prochaine génération, et similaire. Les structures cristallines sont composées d’atomes disposés selon un motif répétitif. Elles présentent souvent des caractéristiques particulières qui leur permettent de conduire l’électricité, la lumière ou le magnétisme dans des conditions spécifiques qui peuvent les rendre utiles pour l’ingénierie électronique. Le silicium, par exemple, forme une structure cristalline cubique en diamant, et comme vous le savez probablement, il est utilisé comme base des circuits électroniques miniatures des puces informatiques. Le graphène est composé de couches d’atomes de carbone disposés selon un réseau hexagonal, et ses propriétés thermiques ont été testées pour fabriquer des conduits de chaleur et des banderoles thermiques pour les vaisseaux spatiaux [PDF]. Les scientifiques cherchant à découvrir de nouvelles structures cristallines encore inconnues, avec des propriétés souhaitables, ont l’habitude d’expérimenter sur des matériaux connus – les faire réagir avec des éléments et des molécules différents – dans l’espoir que quelque chose de cool se produise. La méthode du tâtonnement est évidemment complexe et prend beaucoup de temps, et aboutit souvent à rien. Les choses ont été améliorées avec l’utilisation de simulations informatiques qui modélisent si une nouvelle structure pourrait être chimiquement stable ou non, et si elle en vaut la peine d’être fabriquée en laboratoire.