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

Google DeepMind a développé un modèle 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 prochaine génération, et autres. 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. Le silicium, par exemple, forme une structure cristalline cubique de diamant, et comme vous le savez sûrement, il est utilisé comme base pour les circuits électroniques miniatures des puces informatiques. Le graphène est composé de couches d’atomes de carbone disposés selon un treillis hexagonal, et ses propriétés thermiques ont été testées pour fabriquer des caloducs et des courroies thermiques pour les spacecrafts [PDF]. Les scientifiques travaillant à découvrir de nouvelles structures cristallines encore inconnues avec des propriétés souhaitables expérimentaient auparavant sur des matériaux connus – en les faisant réagir avec différents éléments et molécules – dans l’espoir que quelque chose de bien se produise. La méthode du tâtonnement est évidemment complexe et chronophage, et conduit souvent à une impasse. Les choses se sont 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.