L’IA offre des nouveaux matériaux cristallins qui pourraient former des puces, des batteries et d’autres éléments futurs.

Google DeepMind a développé un modèle d’IA capable de prédire des millions de structures cristallines inorganiques qui pourraient potentiellement être utilisées pour fabriquer des microprocesseurs de nouvelle génération, des batteries électriques, des panneaux solaires, etc. 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 les rendent utiles pour l’ingénierie électronique. La structure cristalline du carbone, par exemple, est formée de couches d’atomes de carbone disposés selon un réseau hexagonal. Ses propriétés thermiques ont été testées pour fabriquer des tuyaux de chaleur et des sangles thermiques pour les spacecrafts [PDF]. Les scientifiques qui cherchent à découvrir de nouvelles structures cristallines encore inconnues avec des propriétés souhaitables expérimentent sur des matériaux connus – en les faisant réagir avec des éléments et des molécules différents – dans l’espoir que quelque chose de cool se produise. La méthode du essai et erreur est évidemment complexe et prend beaucoup de temps, et conduit souvent à nulle part. 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.