Заявления технологических гигантов о революции в материаловедении с помощью ИИ вызвали скепсис у экспертов

Крупные технологические компании, включая Google DeepMind, Microsoft и Meta* (*компания признана экстремистской и запрещённой на территории РФ), активно внедряют искусственный интеллект для открытия новых материалов, однако их первоначальные заявления столкнулись с критикой со стороны научного сообщества. Исследователи указывают, что значительная часть предсказанных ИИ соединений является нежизнеспособной или уже известной, что свидетельствует о необходимости более тесной интеграции алгоритмов с экспериментальной химией.

Почти два года назад Google DeepMind анонсировал открытие с помощью ИИ 2,2 миллиона новых кристаллических структур, включая перспективные материалы для аккумуляторов и аналогов графена. Аналогичные инициативы были представлены Microsoft и Meta* (*компания признана экстремистской и запрещённой на территории РФ). Однако последующий анализ выявил серьезные недостатки. Специалисты из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре обнаружили в базе DeepMind тысячи соединений с редкими радиоактивными элементами, непригодными для практического использования. Работа Meta* (*компания признана экстремистской и запрещённой на территории РФ) по поиску материалов для улавливания углекислого газа также была оспорена экспертами, указавшими на их неэффективность.

Критики отмечают, что модели ИИ, обученные на теоретических данных, часто предсказывают идеализированные упорядоченные структуры, тогда как в реальности материалы имеют более сложное, неупорядоченное строение. Это приводит к расхождению между прогнозами и возможностями лабораторного синтеза. В ответ компании скорректировали некоторые заявления и акцентировали, что их инструменты предназначены для генерации гипотез, а не готовых решений.

Несмотря на спорные моменты, потенциал ИИ в ускорении материаловедения признается значительным. Разработанные системы, такие как GNoME от DeepMind и MatterGen от Microsoft, позволяют быстро отбирать перспективных кандидатов для последующего изучения. Успешное лабораторное создание нескольких соединений, предсказанных алгоритмами, подтверждает возможность практического применения технологии. Для реализации этого потенциала требуется углубление сотрудничества между разработчиками ИИ и химиками-экспериментаторами.

Источник: Nature