L’intelligence artificielle (IA) transforme la découverte de matériaux, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’innovation dans des secteurs clés tels que les énergies renouvelables, les semi-conducteurs et les produits pharmaceutiques. Ce changement permet des processus de découverte plus rapides et plus efficaces, éliminant les barrières traditionnelles en matière de recherche et de développement et ouvrant la voie à des avancées sans précédent dans la science des matériaux, selon GlobalData , une société leader en matière de données et d’analyse.
Saurabh Daga, chef de projet associé de Disruptive Tech chez GlobalData, commente : « Les progrès de l’IA dans la découverte de matériaux sont propulsés par des besoins spécifiques dans tous les secteurs. Dans le domaine des énergies renouvelables, l’IA est essentielle pour surmonter les obstacles à l’efficacité et aux coûts qui sont essentiels à la croissance. Dans le domaine des semi-conducteurs, il est crucial de trouver des matériaux pour la miniaturisation et la gestion de la chaleur, qui sont vitaux pour les technologies du futur. Dans le secteur pharmaceutique, l’IA accélère la découverte de médicaments et la biocompatibilité, faisant ainsi progresser la médecine personnalisée. Essentiellement, l’IA devient de plus en plus la clé de voûte pour débloquer des matériaux innovants et faire progresser les développements spécifiques à l’industrie.
Le potentiel de l’IA dans la découverte de matériaux est également démontré par les initiatives récentes de géants technologiques établis et de startups émergentes. Les développements notables incluent les réseaux graphiques pour l’exploration des matériaux (GNoME) de Google DeepMind, qui utilisent des modèles avancés d’apprentissage en profondeur pour la découverte de nouvelles structures matérielles. Cet outil d’IA est actuellement utilisé au A-Lab du Lawrence Berkeley National Laboratory, qui combine la robotique et l’apprentissage automatique pour synthétiser de nouveaux matériaux.
Le Disruptor Intelligence Center de GlobalData met également en lumière d’autres efforts importants axés sur l’IA en matière de découverte de matériaux. Il s’agit notamment de l’IA générative de la société américaine Molecule Generation Experience(GenMat) pour une simulation plus rapide des matériaux, d’une collaboration entre Fujitsu et la startup islandaise Atmonia tirant parti du calcul haute performance et de l’IA pour des avancées technologiques neutres en carbone, et du cloud amélioré par l’IA d’IBM. plate-forme de conception moléculaire basée sur ‘Molecule Generation Experience (MolGX).
Daga conclut : « Bien que le rôle de l’IA dans la science des matériaux soit destiné à rationaliser les processus de développement dans des industries clés, des défis demeurent. Surmonter les obstacles liés aux données, aux algorithmes et à la collaboration intersectorielle est crucial pour que les modèles d’IA puissent accélérer efficacement la découverte de matériaux. Pour tirer pleinement parti des avantages offerts par la découverte de matériaux basée sur l’IA, une infrastructure de support robuste est essentielle.
Source : COMMUNIQUÉ DE PRESSE DU 21/12/2023.
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