Meta розробила штучний інтелект для допомоги вченим у сторвенні нових матеріалів

Компанія Meta випустила масштабну базу даних і моделі під назвою Open Materials 2024 (OMat24), які допоможуть вченим швидше знаходити нові матеріали за допомогою штучного інтелекту. OMat24 вирішує одну з ключових проблем у цій галузі — нестачу даних.

Процес пошуку нових матеріалів вимагає обчислення властивостей елементів таблиці Менделєєва та симуляції різних комбінацій на комп’ютерах. Це може привести до відкриття матеріалів з особливими властивостями, які, наприклад, допоможуть у створенні ефективніших акумуляторів або екологічно чистих видів палива, що сприятиме боротьбі зі зміною клімату. Однак такі дослідження вимагають величезних обсягів даних, які важко отримати через високі витрати та необхідність потужних обчислювальних ресурсів. Багато доступних наразі баз даних і моделей є закритими, що обмежує можливості дослідників. Meta вирішила цю проблему, надавши свою нову базу даних і моделі у відкритому доступі.

База даних і моделі OMat24 тепер доступні на платформі Hugging Face для вільного використання. Це дозволить вченим по всьому світу прискорити процес розробки нових матеріалів, використовуючи потужні алгоритми машинного навчання.

Нова модель OMat24 займе лідируючу позицію в рейтингу Matbench Discovery, який оцінює найкращі моделі машинного навчання в галузі матеріалознавства. База даних OMat24 стане однією з найбільших, її обсяг становить близько 110 мільйонів даних — це значно більше, ніж у попередніх наборів даних. Крім того, Meta забезпечила високу якість даних, що покращить точність симуляцій.

Раніше вчені стикалися з проблемою: для точних обчислень доводилося обмежуватися малими системами або ж використовувати менш точні методи для великих систем. Машинне навчання усунуло цю проблему, дозволивши проводити швидші та менш витратні розрахунки для різних комбінацій елементів.

Важливість випуску відкритої бази даних Meta підкреслюється тим, що інші великі технологічні компанії, такі як Google та Microsoft, розробляють подібні моделі, але їхні дані залишаються закритими. Цей крок Meta робить матеріали науки більш доступними для всієї наукової спільноти і може суттєво прискорити прогрес у цій галузі.

Технологічні досягнення у створенні відкритих баз даних вже продемонстрували значні успіхи в галузі обчислювального матеріалознавства. Наприклад, проекти, такі як Materials Project, значно просунули цю область за останні роки. Нова база даних Meta стане важливим інструментом для подальших відкриттів, надаючи дослідникам можливість розробляти нові матеріали за допомогою більших і точніших даних.