Cercetători britanici au creat un nou instrument AI puternic, care ar putea revoluționa modul în care oamenii de știință descoperă și proiectează materiale noi.
Echipa de la University of Liverpool și University of Southampton a prezentat CrystalGPT, denumit oficial Molecular Crystal Representation from Transformers (MCRT). Acest model bazat pe arhitectura transformer a fost pre-antrenat pe 706.126 de structuri cristaline experimentale din Cambridge Structural Database, permițându-i să învețe în mod autonom limbajul complex al cristalelor moleculare.
Ceea ce face CrystalGPT unic este abordarea sa cu dublă reprezentare. Modelul combină analiza legăturilor atomice bazate pe grafuri cu capabilități de imagistică topologică, permițându-i să proceseze simultan atât structuri moleculare detaliate, cât și tipare la scară largă. Această abordare multimodală oferă AI-ului o înțelegere cuprinzătoare a proprietăților cristalelor, atât la nivel micro, cât și macro.
"MCRT a fost conceput să fie un model fundamental care poate fi ușor adaptat la problema de interes, chiar și cu cantități mici de date disponibile", explică Xenophon Evangelopoulos, membru al echipei de la University of Liverpool. Această abilitate de a lucra eficient cu date limitate este deosebit de valoroasă în chimie, unde experimentele de laborator și calculele sunt adesea costisitoare și consumatoare de timp.
Modelul utilizează patru sarcini diferite de pre-antrenare pentru a extrage atât reprezentări locale, cât și globale din cristale. Atunci când este adaptat pentru aplicații specifice, CrystalGPT poate prezice cu o precizie remarcabilă proprietăți esențiale ale materialelor, precum densitatea, porozitatea și simetria, folosind doar o fracțiune din datele necesare în mod tradițional.
Implicațiile pentru știința materialelor sunt semnificative. Metodele computaționale tradiționale pentru prezicerea structurilor și proprietăților cristalelor sunt notoriu de consumatoare de resurse. CrystalGPT depășește aceste limitări, accelerând potențial descoperirile în domenii precum farmaceutica, electronica organică, dezvoltarea bateriilor și materialele poroase pentru stocarea gazelor. După cum remarcă profesorul Andy Cooper de la Liverpool, modelul a "învățat cele mai distinctive tipare din aceste cristale" și "modul în care aceste tipare se leagă de proprietățile practice", devenind astfel un instrument puternic pentru inovația în domeniul materialelor.