Les chercheurs de Microsoft ont présenté MatterGen, un puissant système d'intelligence artificielle capable de générer de nouveaux matériaux aux propriétés spécifiques, ce qui pourrait accélérer le développement de technologies clés telles que les batteries et les panneaux solaires. Le lancement de MatterGen marque un changement radical dans la façon dont les scientifiques découvrent de nouveaux matériaux. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui consistent à filtrer des millions de composés existants, MatterGen génère directement de nouveaux matériaux en fonction des propriétés souhaitées, de manière similaire à la façon dont les générateurs d'images IA créent des images à partir de descriptions textuelles.

Le système GNoME de Google DeepMind a prédit 400 000 substances stables, et le système autonome A-Lab a réussi à les synthétiser en laboratoire. GNoME a proposé 2,2 millions de composés potentiels, et A-Lab, grâce aux dernières technologies robotiques, a synthétisé 41 nouveaux matériaux inorganiques en seulement 18 jours. Cette percée technologique devrait accélérer la découverte de matériaux pour les énergies propres, les composants électroniques, etc., marquant un nouveau chapitre pour l'IA dans le domaine de la découverte scientifique. L'équipe A-Lab a réussi à améliorer le processus de synthèse grâce à un algorithme d'apprentissage actif, permettant la fabrication de...

Le système IA A-Lab a créé indépendamment 41 nouveaux matériaux en 17 jours, soit plus de 2 par jour, dépassant largement la vitesse humaine. Le modèle GNoME de Google DeepMind a contribué près de 400 000 nouvelles données de composés pour les projets de matériaux. A-Lab a réussi à synthétiser 41 des 58 matériaux prédits, soit un taux de réussite de 71 %. GNoME a amélioré la précision de la prédiction de la stabilité structurelle, augmentant considérablement l'efficacité de la découverte de matériaux. L'IA contribue à la fabrication et aux tests rapides de nouveaux matériaux, permettant de se concentrer sur le développement de matériaux clés pour les technologies futures.

DeepMind de Google a découvert 2,2 millions de structures cristallines théoriquement stables mais non réalisées grâce à un outil d'IA. Cela pourrait permettre des avancées potentielles dans des domaines tels que les énergies renouvelables et le calcul de pointe. Le projet prévoit de mettre à disposition des autres scientifiques les 381 000 structures les plus prometteuses. Le potentiel de l'intelligence artificielle pour simplifier le travail expérimental. Les nouveaux matériaux découverts pourraient être utilisés dans des matériaux multicouches fonctionnels et des applications de calcul bio-inspirées.

Samsung intensifie ses efforts pour développer des puces mémoire à plus haute densité afin de répondre à l'augmentation des besoins de calcul IA. Samsung s'engage dans la recherche et le développement de nouveaux matériaux pour repousser les limites des performances et de la fabrication des puces. Samsung augmente actuellement sa production de puces mémoire HBM (High Bandwidth Memory) pour répondre aux besoins de calcul IA. Samsung se concentre sur la personnalisation des puces mémoire HBM afin de répondre aux besoins de calcul IA de différents clients. Samsung continuera à optimiser et à améliorer sa gamme de puces mémoire pour soutenir les livraisons de puces IA à long terme.