IBM lancia la piattaforma AI per scoprire nuovi materiali
IBM ha annunciato oggi il lancio di Molecule Generation Experience (MolGX), una piattaforma di progettazione molecolare basata su cloud e basata su AI che inventa automaticamente nuove strutture molecolari. MolGX, una parte della strategia globale di IBM che mira ad accelerare la scoperta di nuovi materiali da 10 a 100 volte, scopre i materiali dagli obiettivi di proprietà di un determinato prodotto.
Le scienze chimiche hanno fatto passi da gigante nella scoperta di materiali nuovi e utili negli ultimi decenni. Ad esempio, nel settore dei polimeri, il recente sviluppo dei termoplastici ha avuto un’influenza sulle applicazioni che vanno dalle nuove vernici alle fibre per abbigliamento. Ma mentre la scoperta di nuovi materiali è la forza trainante dell’espansione e del miglioramento dei prodotti industriali, la vastità dello spazio chimico probabilmente supera la capacità degli esperti umani di esplorarne anche una frazione.
Osservando e selezionando un set di dati, MolGX sfrutta modelli generativi per produrre molecole da proprietà chimiche come “solubilità in acqua” e “riscaldabilità”. La piattaforma addestra un modello di intelligenza artificiale per prevedere le caratteristiche chimiche entro determinati parametri e sintetizza le strutture molecolari sulla base del modello costruito.
“Lo sviluppo di nuovi materiali segue una serie di percorsi diversi, a seconda sia della natura del problema perseguito che dei mezzi di indagine. Le scoperte nella scoperta di nuovi materiali vanno dal puro caso, agli approcci per tentativi ed errori, alla progettazione per analogia con i sistemi esistenti “, ha scritto in un post sul blog Seiji Takeda, responsabile tecnico della scoperta dei materiali presso IBM. “Sebbene queste metodologie ci abbiano portato lontano, le sfide e i requisiti per i nuovi materiali sono più complessi, così come le richieste e le questioni per cui sono necessari nuovi materiali. Mentre affrontiamo problemi globali come le pandemie e il cambiamento climatico, la necessità e l’urgenza di progettare e sviluppare nuovi farmaci e materiali a un ritmo più veloce e su scala molecolare fino al livello macroscopico di un prodotto finale sta diventando sempre più importante “.
IBM ha rilasciato una versione di prova gratuita di MolGX addestrata utilizzando un set di dati integrato, che l’azienda ha applicato internamente allo sviluppo di un nuovo generatore di fotoacidi, un materiale chiave nella produzione di elettronica. Una versione professionale di MoIGX con funzionalità aggiuntive tra cui caricamento dei dati, esportazione dei risultati, modellazione personalizzata e altro è disponibile con una licenza. Secondo IBM, questa versione a pagamento ha eseguito la progettazione inversa di molecole di zucchero e colorante oltre 10 volte più velocemente dei chimici umani della Nagase & Co Ltd, una società di produzione chimica.
Oltre a IBM, startup come Kebotix stanno sviluppando strumenti di intelligenza artificiale che automatizzano gli esperimenti di laboratorio per scoprire materiali più velocemente rispetto alle tecniche manuali. Nel frattempo, Facebook e Carnegie Mellon hanno collaborato a un progetto per scoprire modi migliori per immagazzinare energia rinnovabile, in parte sfruttando l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca di elettrocatalizzatori o catalizzatori che partecipano alle reazioni elettrochimiche.
