Des chercheurs de Georgia Tech ont développé ce qu'ils présentent comme les premiers modèles d'IA générative pour la conception de polymères, également confirmés par des essais en laboratoire. Le système permet aux utilisateurs d'indiquer les propriétés souhaitées pour un polymère, puis le modèle propose des structures chimiques susceptibles de répondre à ces besoins. À ce sujet Coe.gatech.edu rapporte.
Le projet a été dirigé par le spécialiste des matériaux Rampi Ramprasad et présenté dans la revue npj Artificial Intelligence. Le nouvel outil, appelé POLYT5, a été conçu pour comprendre la « grammaire » et la « sémantique » de la chimie, un peu comme les modèles de langage apprennent comment les mots s'assemblent dans les phrases. Selon l'équipe, cela aide l'IA à éviter de suggérer des structures impossibles ou chimiquement invalides.
Les chercheurs ont indiqué que les méthodes d'IA précédentes produisaient souvent des idées de polymères qui ne pouvaient pas réellement être fabriquées en laboratoire. POLYT5 a été entraîné sur plus de 12 000 polymères produits expérimentalement ainsi que sur plus de 100 millions de candidats hypothétiques, en mettant l'accent sur des structures réalistes à fabriquer. Un modèle connexe, polyBART, a également été développé dans le cadre de cet effort.
Pour tester cette approche, l'équipe a demandé aux modèles de concevoir des diélectriques polymères, des matériaux utilisés dans des appareils nécessitant de brèves impulsions d'énergie, notamment les véhicules électriques et les défibrillateurs. Les chercheurs ont ensuite créé et validé un matériau de test en laboratoire, apportant une preuve physique que les conceptions générées par l'IA peuvent fonctionner en dehors d'une simulation informatique.
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