Proširivanje izvora informacija s otvorenim pristupom predstavlja ključni faktor za znanstvenike u razvoju novih materijala neophodnih za buduće tehnologije. Razvoj novih materijala često je neizbježan za ostvarenje napretka u tehnološkom sektoru. Zahvaljujući naprednim tehnologijama kao što su superračunala i sofisticirane simulacije, istraživači sada mogu efikasno zaobići dugotrajan i često neefikasan proces temeljen na metodi pokušaja i pogreške.
Jedan od primjera je Projekt materijala, osnovan 2011. u Nacionalnom laboratoriju Lawrence Berkeley, koji je dio Ministarstva energetike SAD-a. Ovaj projekt se bavi izračunavanjem svojstava kako poznatih, tako i hipotetičkih materijala. Takav pristup omogućuje istraživačima da se fokusiraju na materijale koji obećavaju značajan napredak u budućim tehnologijama, poput lakših legura za vozila, efikasnijih solarnih ćelija, ili bržih tranzistora za računalne tehnologije nove generacije.
Googleov laboratorij za umjetnu inteligenciju, Google DeepMind, nedavno je doprinio Projektu materijala s gotovo 400.000 novih spojeva. Ovaj doprinos značajno proširuje količinu informacija dostupnih istraživačima. Skup podataka koji je donio Google DeepMind uključuje informacije o rasporedu atoma u materijalima (kristalna struktura) i njihovoj stabilnosti (energija formiranja).
Kristin Persson, osnivačica i direktorica Projekta materijala, naglašava važnost razvoja novih materijala u suočavanju s globalnim ekološkim i klimatskim izazovima. Nove inovacije u materijalima mogu dovesti do razvoja reciklabilne plastike, boljih baterija, jeftinijih solarnih panela i mnogih drugih tehnoloških napredaka.
Google DeepMind je razvio alat za duboko učenje nazvan Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) za generiranje novih podataka. Koristeći podatke i radove Projekta materijala, GNoME je uspio proizvesti preko 2 milijuna kristalnih struktura, od kojih je 380.000 dodano u bazu podataka Projekta materijala. Ovi materijali su predviđeni kao stabilni i mogu biti korisni u budućim tehnološkim aplikacijama.
Zanimljivo je da su neki od izračuna GNoME-a korišteni u testiranju A-Laba, autonomnog laboratorija u Berkeley Labu gdje umjetna inteligencija upravlja robotima u stvaranju novih materijala. U samo 17 dana neovisnog rada, A-Lab je uspio proizvesti 41 novi spoj, demonstrirajući impresivnu učinkovitost u usporedbi s tradicionalnim metodama istraživanja.
Projekt materijala, najveći repozitorij s otvorenim pristupom informacija o anorganskim materijalima, sadrži milijune podataka o stotinama tisuća struktura i molekula. Baza podataka se neprestano ažurira i dopunjuje novim podacima, uključujući i one dobivene od Google DeepMinda. Preko 400.000 korisnika diljem svijeta koristi ovu platformu, a brojne znanstvene publikacije citiraju Projekt materijala.
GNoME projekt potaknuo je istraživanje anorganskih kristala, a mnogi od njegovih materijala su već potvrđeni kroz fizičke eksperimente. Osim toga, Projekt materijala omogućava istraživačima besplatan pristup ovim informacijama, što dodatno potiče istraživanja i razvoj.
Materijali otkriveni kroz Projekt materijala već su pokazali potencijal u raznim primjenama, uključujući hvatanje ugljika, fotokatalizu, termoelektriku i proizvodnju prozirnih vodiča. Otkriće ovih materijala predstavlja samo jedan korak u rješavanju velikih tehnoloških izazova s kojima se suočava čovječanstvo.
Zaključno, Projekt materijala i s njim povezane inicijative poput A-Laba predstavljaju revolucionaran pristup u dizajnu materijala, gdje kombinacija teorije, podataka i automatizacije omogućava brži i efikasniji razvoj novih materijala, ključnih za buduće tehnološke inovacije.
