Die KI von DeepMind hat in einem Jahr mehr neue Materialien gefunden als Wissenschaftler in Jahrhunderten

Das neue Deep Learning-Tool könnte die Entwicklung von Schlüsseltechnologien wie Chips, Batterien und Supercomputern entscheidend voranbringen.

Forscher von Google DeepMind haben ein Deep-Learning-Modell trainiert, um die Struktur von über 2,2 Millionen kristallinen Materialien vorherzusagen - 45 Mal mehr als in der gesamten Geschichte der Wissenschaft entdeckt wurden.

Von den mehr als zwei Millionen neuen Materialien gelten 381.000 als stabil, d. h. sie würden sich nicht zersetzen - eine wesentliche Eigenschaft für technische Zwecke. Diese neuen Materialien haben das Potenzial, die Entwicklung von Schlüsseltechnologien wie Halbleitern, Supercomputern und Batterien voranzutreiben, so das britisch-amerikanische Unternehmen.

Moderne Technologien, von der Elektronik bis zu Elektrofahrzeugen, können auf nur 20.000 anorganische Materialien zurückgreifen. Diese wurden größtenteils durch Versuch und Irrtum über Jahrhunderte hinweg entdeckt. Das neue Tool von Google DeepMind, bekannt als Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), hat in nur einem Jahr Hunderttausende von stabilen Materialien entdeckt.

Unter den neuen Materialien fand die KI 52.000 neue geschichtete Verbindungen, die Graphen ähneln und für die Entwicklung effizienterer Supraleiter verwendet werden könnten - wichtige Komponenten für MRT-Scanner, experimentelle Quantencomputer und Kernfusionsreaktoren. Außerdem wurden 528 potenzielle Lithium-Ionen-Leiter gefunden, 25 Mal mehr als in einer früheren Studie, die zur Steigerung der Leistung von Elektroauto-Batterien verwendet werden könnten.

Um diese Entdeckungen zu machen, wurde das Deep-Learning-Modell mit umfangreichen Daten aus dem Materials Project trainiert. Das vom Lawrence Berkeley National Laboratory in den USA geleitete Programm hat in den letzten zehn Jahren mithilfe ähnlicher KI-Techniken etwa 28.000 neue stabile Materialien entdeckt. Google DeepMind hat diese Zahl um das Achtfache erhöht, was das Unternehmen als eine "Erweiterung der der Menschheit bekannten stabilen Materialien um eine Größenordnung" bezeichnet. 

Obwohl es sich bei den neuen Materialien technisch gesehen nur um Vorhersagen handelt, haben die DeepMind-Forscher erklärt, dass unabhängige Experimentatoren bereits 736 dieser Materialien hergestellt und ihre Stabilität überprüft haben. Und ein Team des Berkeley Labs hat bereits autonome Roboter eingesetzt, um Materialien zu synthetisieren, die es im Rahmen des Materials Project entdeckt hat, ebenso wie den neuen Schatz, den DeepMind zutage gefördert hat. Wie in dieser Studie beschrieben, konnte der autonome, KI-gesteuerte Roboter 41 von 58 vorhergesagten Materialien in nur 17 Stunden zum Leben erwecken. 

Die DeepMind-Forscher kündigen an, dass sie die Daten zu den 381 000 als stabil vorhergesagten Verbindungen unverzüglich veröffentlichen und den Code für ihre KI öffentlich zugänglich machen werden.

Die Vorstellung von GNoME folgt auf mehrere beeindruckende Entwicklungen bei Google DeepMind, das im April gegründet wurde, als das in Großbritannien ansässige DeepMind und das in den USA ansässige Google Brain zu einer einzigen KI-Forschungseinheit fusionierten. Die jüngste ist die Einführung des weltweit genauesten globalen 10-Tage-Wettervorhersagesystems.