Выпускники DeepMind хотят использовать ИИ для ускорения разработки экологически чистых материалов

Прочитано: 68 раз(а)


Новые материалы для всего, от ветряных турбин до улавливания углерода, могут помочь сократить выбросы. Небольшое, но растущее число стартапов хотят использовать ИИ для ускорения своей разработки.

С тех пор, как прошлой осенью ChatGPT стал вирусным, компании рекламировали множество способов, которыми искусственный интеллект может облегчить нашу жизнь. Обещали сверхчеловеческих виртуальных помощников, репетиторов, юристов и врачей.

А как насчет сверхчеловеческого инженера-химика?

Лондонский стартап Orbital Materials хотел бы создать именно это. Стартап работает над применением генеративного ИИ — метода, лежащего в основе таких инструментов, как ChatGPT, — специально для ускорения разработки технологий экологически чистой энергии. По сути, идея состоит в том, чтобы сделать компьютерные модели достаточно мощными и четкими, чтобы определить лучшие формулы для таких продуктов, как топливо для реактивных двигателей или батареи, не содержащие редкоземельных минералов.

Джонатан Годвин, соучредитель Orbital Materials, представляет себе систему, столь же доступную и эффективную, какую сегодня используют инженеры-программисты для моделирования конструкций таких вещей, как крылья самолетов и домашняя мебель.

«Исторически это было слишком сложно для молекулярной науки», — сказал он.

ChatGPT работает, потому что умеет предугадывать текст — вот следующее слово или предложение, которое имеет смысл. Чтобы та же идея работала в химии, система ИИ должна была предсказать, как новая молекула будет вести себя не только в лаборатории, но и в реальном мире.

Несколько исследователей и компаний развернули ИИ для поиска новых, более экологичных материалов. Symyx Technologies, компания по исследованию материалов, созданная в 1990-х годах, закрылась после продажи . Более поздние компании набрали обороты, производя нефтехимические альтернативы и программируя ячейки.

Тем не менее, для многих материалов, необходимых для обезуглероживания планеты, технологии пока нет.

Могут пройти десятилетия , прежде чем новый усовершенствованный материал перейдет от открытия к рынку. Этот график слишком медленный для предприятий и стран, стремящихся быстро сократить выбросы, поскольку они стремятся достичь нулевых показателей.

«Это должно произойти в ближайшие 10 лет или раньше», — сказал Айке ван Вугт, соучредитель стартапа VSParticle в области материаловедения.

Исследователи ИИ думают, что могут помочь. Перед тем, как запустить Orbital Materials, Годвин провел три года, исследуя передовые материалы в DeepMind, лаборатории искусственного интеллекта Google. Эта лаборатория выпустила AlphaFold — модель для предсказания белковых структур, которая может ускорить поиск новых лекарств и вакцин. Это, в сочетании с быстрым распространением таких инструментов, как ChatGPT, убедило его в том, что ИИ скоро сможет завоевать материальный мир.

«То, что, как я думал, займет 10 лет, произошло всего за 18 месяцев», — сказал он. «Все становится лучше, лучше и лучше».

Годвин сравнивает свой метод с Orbital Materials с генераторами изображений AI, такими как Dall-E и Stable Diffusion. Эти модели создаются с использованием миллиардов онлайн-изображений, поэтому, когда пользователи вводят текстовое приглашение, появляется фотореалистичное творение. Orbital Materials планирует обучать модели с большим количеством данных о молекулярной структуре материалов. Введите желаемое свойство и материал — скажем, сплав, способный выдерживать очень высокие температуры, — и модель выдаст предполагаемую молекулярную формулу.

Теоретически этот подход эффективен, потому что он может как представить новые молекулы, так и измерить, как они будут работать, сказал Рафаэль Гомес-Бомбарелли, доцент Массачусетского технологического института, который консультировал Orbital Materials. (Он сказал, что не является инвестором.)

Прямо сейчас многие технологические инвесторы ищут компании, которые могут получить прибыль за счет улучшения производства экологически чистых материалов. Особенно это касается Европы, где регулирующие органы вынуждают производителей снижать выбросы углекислого газа или налагают на них большие штрафы. Рынки передовых материалов в таких секторах, как возобновляемые источники энергии, транспорт и сельское хозяйство, в ближайшие годы вырастут на десятки миллиардов долларов.

Некоторые исследователи, например, из Университета Торонто , создали «лаборатории с автоматическим управлением», в которых системы искусственного интеллекта объединяются с роботами для поиска новых материалов с беспрецедентной скоростью. Голландский стартап VSParticle производит оборудование, используемое для разработки компонентов для газовых датчиков и зеленого водорода.

Думайте об этом как о секвенаторе ДНК в лаборатории геномики, сказал соучредитель ван Вугт, который считает, что его оборудование может помочь сократить 20-летний временной горизонт передовых материалов до одного года и, в конечном итоге, до «пары месяцев». В настоящее время его компания занимается привлечением инвестиционного капитала.

Orbital Materials, которая привлекла 4,8 миллиона долларов в виде ранее нераскрытого первоначального финансирования, планирует начать с того, что направит свой взгляд на ИИ на улавливание углерода. Стартап работает над алгоритмической моделью, которая проектирует молекулярные сита или крошечные гранулы, установленные в устройстве, которое может отфильтровывать CO2 и другие вредные химические вещества от других выбросов более эффективно, чем существующие методы. (Годвин сказал, что стартап, в котором работает несколько исследователей ИИ, планирует вскоре опубликовать рецензируемые результаты по этой технологии.) На сегодняшний день улавливание углерода не работает в масштабах, хотя благодаря множеству государственных стимулов, особенно в США, интерес к внедрению технологии быстро растет.

В конце концов Годвин сказал, что Orbital Materials хотела бы перейти в такие области, как топливо и аккумуляторы. Он представляет себе отражение бизнес-модели компаний, занимающихся синтетической биологией и разработкой лекарств: развивайте умственные способности, а затем лицензируйте программное обеспечение или новые материалы производителям. «Нам потребуется немного времени, чтобы выйти на рынок, — сказал Годвин. — Но когда вы там, это происходит очень быстро».

Но правильно настроить ИИ — это только полдела. На самом деле производство передовых материалов в таких областях, как производство аккумуляторов и топлива, требует работы с крупными действующими предприятиями и запутанными цепочками поставок. Это может быть даже дороже, чем разработка новых лекарств, утверждает Гомес-Бомбарелли из Массачусетского технологического института.

«Экономика и снижение рисков делают это намного сложнее», — сказал он.

Хизер Редман, управляющий партнер компании Flying Fish Partners, которая поддержала Orbital Materials, сказала, что большинство технологических инвесторов, гонящихся за блестящей копейкой генеративного ИИ, не рассматривали его приложения вне чат-ботов. Она признала риски стартапов, работающих в энергетическом секторе, но считает, что потенциал таких рынков, как батареи и улавливание углерода, составляет 1 триллион долларов, и это стоит инвестиционного риска.

«Мы любим большие холмы, пока на вершине есть большой гигантский рынок и возможности», — сказала она.

Гомес-Бомбарелли знает, насколько большими могут быть эти холмы. В 2015 году он помог основать похожую на Orbital Materials компанию под названием Calculario, которая использовала искусственный интеллект и квантовую химию для ускорения процесса открытия ряда новых материалов. Он не получил достаточного внимания, и ему пришлось сосредоточиться на индустрии OLED.

«Возможно, мы не довели дело до конца», — сказал он. «Или, может быть, рынок не был готов».

Есть ли сейчас — вопрос открытый. Но есть обнадеживающие признаки. Вычислительная техника, безусловно, улучшилась. Новичкам также может быть легче продавать ИИ, потому что потенциальные клиенты могут легче понять потенциал. Гомес-Бомбарелли сказал, что презентация относительно проста: «Посмотрите на ChatGPT. Мы можем сделать то же самое для химии».

Выпускники DeepMind хотят использовать ИИ для ускорения разработки экологически чистых материалов



Новости партнеров