La Rivoluzione GNoME di DeepMind: Svelare un Nuovo Mondo di Scoperta di Materiali Guidata dall'IA
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La Rivoluzione GNoME di DeepMind: Svelare un Nuovo Mondo di Scoperta di Materiali Guidata dall'IA

Preparatevi, appassionati di scienza e tecnologia! L'ultima impresa di DeepMind, GNoME, non è solo un altro strumento di intelligenza artificiale — è un…

NapSaga
3 dicembre 2023
3 min di lettura
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La Rivoluzione GNoME di DeepMind: Svelare un Nuovo Mondo di Scoperta di Materiali Guidata dall'IA

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Preparatevi, appassionati di scienza e tecnologia! L'ultima impresa di DeepMind, GNoME, non è solo un altro strumento di intelligenza artificiale — è un salto rivoluzionario nel futuro della scienza dei materiali.

Con oltre 2,2 milioni di nuovi cristalli scoperti, inclusi 380.000 stabili, GNoME sta riscrivendo le regole dell'esplorazione dei materiali.

La Scienza Dietro GNoME: Un Meraviglia del Deep Learning

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GNoME, acronimo di Graph Networks for Materials Exploration, è un esempio esemplare della potenza del deep learning in territori inesplorati.

Questo strumento AI va oltre i metodi computazionali tradizionali impiegando reti neurali avanzate per prevedere la stabilità di nuovi materiali.

Immagina un'IA che gioca a una complessa partita di scacchi multidimensionale, dove ogni mossa rivela materiali potenziali che potrebbero rivoluzionare industrie dall'energia all'elettronica.

Espandere l'Universo dei Materiali Stabili

Official website image

Prima di GNoME, la nostra conoscenza era limitata a circa 20.000 cristalli stabili identificati sperimentalmente.

GNoME ha catapultato questo numero a un sorprendente 421.000, inclusi 52.000 composti stratificati simili al grafene.

È simile a espandere la nostra visione da una piccola finestra a una vista panoramica di possibilità materiali.

Come GNoME Decifra la Stabilità dei Materiali

The Materials Project

La forza di GNoME risiede nella sua capacità di valutare la stabilità. Utilizza un modello di rete neurale grafica (GNN) addestrato su dati riguardanti le strutture cristalline e la loro stabilità.

Questo modello funziona come uno scienziato intuitivo, prevedendo quali combinazioni di elementi potrebbero formare materiali stabili e utilizzabili.

È un enorme salto dalle previsioni teoriche alle applicazioni pratiche.

L'impatto reale e l'accessibilità di GNoME

A-Lab, a facility at Berkeley Lab where artificial intelligence guides robots in making new materials. Photo credit: Marilyn Sargent/Berkeley Lab

DeepMind non sta solo accumulando questo tesoro di dati. Hanno rilasciato i risultati di GNoME, democratizzando l'accesso a queste informazioni preziose.

Il fatto che i ricercatori esterni abbiano già sintetizzato 736 materiali previsti da GNoME è una testimonianza della sua accuratezza e utilità.

Questo approccio ad accesso aperto è destinato ad accelerare la scoperta e l'innovazione dei materiali a livello globale.

Una Nuova Frontiera nella Scienza dei Materiali

Nature Website

Le scoperte di GNoME possono sembrare qualcosa uscito da un romanzo di fantascienza, ma segnano l'inizio di una nuova era nella scienza dei materiali.

Con l'intelligenza artificiale come nostra guida, stiamo entrando in un mondo di avanzamenti tecnologici inimmaginabili.

Come vedi questi progressi plasmare il nostro futuro?

Ecco il link del sito ufficiale:

Ecco il link di Github:

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