Une intelligence artificielle pour accélérer le développement des technologies énergétiques propres
Depuis que ChatGPT est devenu viral à l’automne dernier, les entreprises ont vanté de nombreuses façons dont l’intelligence artificielle peut faciliter notre vie. Elles ont promis des assistants virtuels, des tuteurs, des avocats et des médecins surhumains. Et qu’en est-il d’un ingénieur chimiste surhumain ? La start-up londonienne Orbital Materials souhaite créer exactement cela. Elle travaille à l’application de l’IA générative – la méthode derrière des outils comme ChatGPT – pour accélérer le développement des technologies énergétiques propres. L’idée est essentiellement de rendre les modèles informatiques suffisamment puissants et précis pour identifier les meilleures formules pour des produits tels que le carburant d’avion durable ou les batteries sans minéraux des terres rares.
Un défi pour la science moléculaire
Jonathan Godwin, co-fondateur d’Orbital Materials, imagine un système aussi accessible et efficace que les logiciels utilisés aujourd’hui par les ingénieurs pour modéliser des designs tels que les ailes d’avion et les meubles. « Historiquement, cela a toujours été trop difficile pour la science moléculaire », a-t-il déclaré. ChatGPT fonctionne parce qu’il est doué pour prédire du texte – il sait quel est le prochain mot ou la prochaine phrase qui a du sens. Pour que la même idée fonctionne en chimie, un système d’IA devrait prédire le comportement d’une nouvelle molécule, non seulement en laboratoire mais aussi dans le monde réel.
Le potentiel de l’IA pour la découverte de nouveaux matériaux
Plusieurs chercheurs et entreprises ont déployé l’IA pour rechercher de nouveaux matériaux plus respectueux de l’environnement. Cependant, pour de nombreux matériaux nécessaires à la décarbonisation de la planète, la technologie n’est pas encore au point. Il peut prendre des décennies pour qu’un nouveau matériau avancé passe de la découverte au marché, ce qui est beaucoup trop lent pour les entreprises et les pays qui cherchent à réduire rapidement leurs émissions pour atteindre les objectifs de neutralité carbone. Les chercheurs en IA pensent pouvoir aider. Avant de lancer Orbital Materials, Godwin a passé trois ans à faire des recherches sur la découverte de matériaux avancés chez DeepMind, le laboratoire d’IA de Google. Ce laboratoire a développé AlphaFold, un modèle permettant de prédire les structures des protéines, ce qui pourrait accélérer la recherche de nouveaux médicaments et vaccins. Cela, associé à l’essor rapide d’outils comme ChatGPT, l’a convaincu que l’IA serait bientôt capable de conquérir le monde des matériaux.
Un modèle basé sur les données moléculaires
Godwin compare sa méthode avec Orbital Materials à des générateurs d’images basés sur l’IA tels que Dall-E et Stable Diffusion. Ces modèles sont créés à partir de milliards d’images en ligne, de sorte que lorsque les utilisateurs saisissent une demande de texte, une création photoréaliste apparaît. Orbital Materials prévoit de former des modèles avec une grande quantité de données sur la structure moléculaire des matériaux. Saisissez une propriété et un matériau souhaités – par exemple, un alliage capable de résister à des températures très élevées – et le modèle propose une formule moléculaire.
