AI प्रणाली A-Lab ने 17 दिनों में प्रतिदिन 2 से अधिक नई सामग्रियों का स्वतंत्र रूप से निर्माण किया, जो मानव गति से कहीं अधिक है। Google DeepMind द्वारा विकसित GNoME मॉडल ने सामग्री परियोजना के लिए लगभग 400,000 नए यौगिक डेटा का योगदान दिया। A-Lab ने 58 पूर्वानुमानित सामग्रियों में से 41 का सफल संश्लेषण किया, सफलता की दर 71% है। GNoME ने संरचना स्थिरता पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार किया और सामग्री खोजने की दक्षता में काफी वृद्धि की। AI नई सामग्रियों के तेजी से निर्माण और परीक्षण में मदद करता है, जिसमें भविष्य की तकनीक के लिए महत्वपूर्ण सामग्री के विकास पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है।

गूगल डीपमाइंड ने एआई टूल का उपयोग करके 22 लाख सिद्धांत रूप से स्थिर लेकिन अप्राप्त कристलीय संरचनाओं की खोज की है, जो नवीनीकरणीय ऊर्जा और उन्नत कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों के विकास के लिए संभावित प्रगति प्रदान कर सकती है। उन्होंने अन्य वैज्ञानिकों के साथ सबसे संभावित 381000 संरचनाओं को साझा किया है जो प्रयोगात्मक कार्यों को सरल बनाने के लिए एआई का उपयोग करते हुए नए सामग्री की खोज कर सकती हैं। ये सामग्री बहुपरकारी परतबद्ध सामग्री और बायोमिमेटिक कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयोग की जा सकती हैं।