Точността е на втори план. Изкуственият интелект ускорява откриването на нови материали, но не замества учените

Екипите за разработване на материали използват изкуствен интелект, за да тестват бързо милиони опции и да намират обещаващи решения. Въпреки че са готови да жертват известна точност за скорост, напълно автономните открития остават неуловими.

За това пише изданието Interesting Engineering.

Изкуственият интелект се използва все по-често в изследванията на материалите, но той допълва, а не замества традиционните методи. Според Джошуа Йънг от Matlantis, изследователите комбинират нови инструменти с класически физични модели, за да ускорят определени етапи от процеса.

Около половината от екипите вече използват ИИ-платформи в работата си, въпреки че традиционните методи все още заемат малко по-голям дял. Това предполага, че изкуственият интелект в момента съществува едновременно с доказаните подходи и помага за тяхното подобряване, вместо напълно да замества процеса на откриване.

Напълно автономните системи все още не функционират като едно цяло. Различните видове данни – текст, изображения, спектри или резултати от микроскопия – са трудни за интегриране в една система. Именно това пречи на създаването на затворен цикъл на изследване без човешка намеса. Ян смята, че това е все още три до пет години разстояние.

Въпреки напредъка на автоматизацията, ролята на хората остава ключова. Необходими са специалисти, които да интерпретират резултатите и да провеждат експерименти. Без тях съществува риск от достигане до неправилни заключения, особено ако данните или моделите са погрешни.

Проучването установи, че само около 14% от учените се доверяват напълно на изкуствения интелект. Част от това колебание произтича от риска от получаване на неверни резултати поради лошо качество на данните.

В същото време скоростта се превръща в приоритет. Около 73% от изследователите са готови да жертват известна точност, ако това им позволи да получат резултати 100 пъти по-бързо. В много случаи малки отклонения са достатъчни, за да се запазят общите модели и да се направят полезни заключения.

Поради ограничения във времето, 94% от екипите бяха принудени да се откажат от някои проекти. Следователно, скоростта се превърна в предпоставка за нови открития.

Изкуственият интелект помага и като инструмент за подбор. Не е задължително да създава идеално точни прогнози; ключът е правилното идентифициране на тенденциите и стесняване на търсенето. Това позволява експериментите да се фокусират върху най-обещаващите опции.

Практическите резултати вече са забележими. Средно компаниите спестяват около 109 000 долара на проект благодарение на по-малко експерименти и по-бързи работни процеси. В един случай химическа компания е тествала 13 варианта на катализатори за шест седмици вместо за няколко години.

В друг пример, изследователите са анализирали 32 милиона материала за твърдотелни батерии за по-малко от седмица. Преди това би отнело десетилетия. Прототип на батерия е създаден за по-малко от девет месеца.

Защитата на данните обаче остава ключов въпрос. Всички респонденти посочват, че сигурността на интелектуалната собственост е от решаващо значение. Това е така, защото новите материали могат да струват милиарди долари.

През следващите години се очаква масивните изчисления да се превърнат в стандарт. Изпълнението на стотици хиляди или милиони симулации в рамките на няколко дни или седмици може да стане обичайна практика.

Очаква се и разработването на автоматизирани лаборатории, където симулациите ще задействат експерименти, а резултатите ще бъдат незабавно подавани обратно към AI-моделите. Това ще позволи дори неуспешните опити да бъдат използвани по-ефективно.

В същото време, изкуственият интелект няма да замести учените, а ще им даде повече време за разработване на нови идеи и стратегии, като автоматизира рутинната работа.