GNoME : après les protéines, DeepMind révolutionne la science des matériaux

DeepMind, société d’intelligence artificielle appartenant à Alphabet, la maison-mère de Google, continue d’impressionner le monde scientifique avec ses avancées en matière de recherche. Après avoir révolutionné la compréhension des protéines avec le programme AlphaFold, DeepMind se tourne maintenant vers un nouveau défi : la science des matériaux. Grâce à un nouvel algorithme baptisé GNoME (Generating Novel Materials with Genetic Algorithms), DeepMind ouvre la voie à de nouvelles découvertes et applications dans le domaine des matériaux.

L’étude et la manipulation des matériaux sont des enjeux cruciaux dans de nombreux domaines tels que l’électronique, la chimie fine, la pharmacologie ou encore la construction. Cependant, la recherche de nouveaux matériaux aux propriétés spécifiques peut être longue et fastidieuse, nécessitant souvent des années d’expérimentation en laboratoire. C’est ici que l’intelligence artificielle et GNoME entrent en jeu, en accélérant considérablement ce processus de découverte.

Un algorithme basé sur les algorithmes génétiques

GNoME s’appuie sur une technique connue sous le nom d’algorithmes génétiques. Ces algorithmes s’inspirent du processus de l’évolution naturelle pour résoudre des problèmes complexes. Dans le cas de la science des matériaux, GNoME génère de manière automatisée des structures matérielles virtuelles, les évalue en fonction de critères prédéfinis, puis les fait évoluer en sélectionnant les meilleures parmi elles.

Le processus de génération et d’évaluation des structures est itératif, permettant à GNoME d’explorer efficacement l’espace des possibilités. En utilisant cette approche, DeepMind a déjà réussi à découvrir de nouveaux matériaux avec des propriétés intéressantes, tels que des conducteurs électriques plus efficaces ou des catalyseurs chimiques améliorés.

Une révolution dans la recherche des matériaux

L’une des principales forces de GNoME est sa capacité à explorer rapidement et efficacement un large éventail de combinaisons possibles de structures matérielles. Alors que les méthodes traditionnelles nécessitent souvent des années d’expérimentation pour tester un nombre limité de matériaux, GNoME peut évaluer simultanément des milliers, voire des millions de structures virtuelles en un temps record.

Cette rapidité permet non seulement d’accélérer considérablement le processus de découverte, mais également de découvrir des matériaux aux propriétés inédites et potentiellement révolutionnaires. Avec GNoME, DeepMind espère ainsi contribuer à l’avènement de nouvelles technologies et à résoudre certains des plus grands défis scientifiques de notre époque.

Applications potentielles dans de nombreux domaines

Les applications potentielles de GNoME sont vastes et touchent de nombreux domaines de la science des matériaux. Par exemple, dans l’électronique, GNoME pourrait aider à découvrir de nouveaux semi-conducteurs plus performants, permettant ainsi de concevoir des appareils électroniques plus rapides et plus économes en énergie.

Dans le domaine de la pharmacologie, GNoME pourrait accélérer la recherche de nouveaux médicaments en identifiant des composés chimiques avec des propriétés thérapeutiques spécifiques. De même, GNoME pourrait également être utilisé pour améliorer la conception de catalyseurs chimiques utilisés dans l’industrie, permettant ainsi de rendre certains processus plus efficaces et plus respectueux de l’environnement.

Avec GNoME, DeepMind repousse une fois de plus les limites de la recherche scientifique. Grâce à son algorithme basé sur les algorithmes génétiques, DeepMind ouvre la voie à de nouvelles découvertes et applications dans le domaine de la science des matériaux. En accélérant considérablement le processus de découverte de nouveaux matériaux et en permettant d’explorer un large éventail de possibilités, GNoME pourrait révolutionner de nombreux domaines, de l’électronique à la pharmacologie, en passant par la chimie et la construction. Nous sommes donc impatients de voir les prochaines avancées de DeepMind dans ce domaine prometteur.

Sources :

• https://deepmind.com/blog/article/gnome
• https://www.technologyreview.com/2022/05/23/1058896/deepmind-gnome-materials-science/