Forskere ved MIT har udviklet en AI-model, der forbinder krystallers tredimensionelle atomstruktur med beskrivelser af deres egenskaber. Målet er at gøre det lettere at finde materialer ud fra det, de skal kunne, frem for kun deres kemiske navn. MIT præsenterede arbejdet i en forskningsnyhed den 18. oktober.

Modellen kombinerer strukturdata og sprog. I et eksempel på søgning efter materialer til faste elektrolytter i lithium-ion-batterier fandt den kandidater, som andre undersøgelser allerede havde fremhævet som lovende. Det er et resultat om materialesøgning, ikke en demonstration af et færdigt batteri med bedre ydeevne.

Krystaller kan ikke beskrives med en formel alene

Et materiales grundstoffer fortæller ikke hele historien. Atomerne har også en rumlig placering og forbindelser til deres naboer. Det er netop denne information, forskerne vil bringe tættere på de sproglige beskrivelser, som mennesker bruger, når de søger efter bestemte egenskaber.

Ifølge MIT har tekstbaserede modeller svært ved at forstå den rumlige geometri. Forskerne sammenlignede derfor træning med tekst fra forskningsartikler og træning med nye beskrivelser, der var knyttet til beregnede materialeegenskaber. Den sidste tilgang gav en bedre sammenhæng mellem beskrivelser og strukturer.

To typer information mødes i samme model

Arbejdet er beskrevet i Nature Communications og blev offentliggjort den 26. august. Modellen hedder CLaC, forkortet fra Contrastive Language-Crystal. Den behandler krystalstrukturer og tekst i hver sin del af modellen og lærer at forbinde de to repræsentationer.

Studiet anvender data om cirka 126.000 materialer fra Materials Project. Træningen bygger blandt andet på syntetiske beskrivelser forankret i materialeegenskaber. Forskerne undersøger, om modellen kan finde relevante krystaller ud fra spørgsmål og beskrivelser uden særskilt træning til hver enkelt søgeopgave.

Der er væsentlige afgrænsninger. Forfatterne skriver, at modellen endnu ikke håndterer metal-organiske netværk. De fremhæver også behovet for bedre repræsentationer af materialer med flere krystalkorn og strukturelle defekter. Sådanne forhold kan påvirke virkelige materialers egenskaber. Desuden skal fejl i de syntetiske beskrivelser begrænses.

Databasen er et udgangspunkt for opdagelser

Materials Project er et offentligt projekt, der beregner materialeegenskaber og stiller data til rådighed for at fremskynde materialeforskning. Projektets dokumentation nævner blandt andet batterier, solenergi, katalysatorer og optoelektronik som anvendelsesområder. Det omfatter både uorganiske krystaller og molekyler.

Den slags åbne data giver forskere et fælles udgangspunkt. Et søgesystem kan hjælpe med at prioritere, hvilke kandidater der fortjener nærmere undersøgelse, men en databasepost er ikke det samme som en prøve, der er fremstillet, målt og klar til brug.

Fra ønskeliste til en kortere liste af kandidater

Forestil dig en forsker, der leder efter et materiale med en bestemt kombination af egenskaber. Det praktiske problem er ikke nødvendigvis mangel på mulige kemiske sammensætninger. Det kan også være svært at afgøre, hvor søgningen bør begynde, og hvilke kandidater der passer bedst til kravene.

Et system, som forbinder et ønske formuleret med ord med strukturer i en database, kan fungere som et første filter. Forskerens spørgsmål bliver indgangen til søgningen. Resultatet bliver forslag, der kan undersøges videre. Det er en måde at forstå værktøjets mulige rolle på, ikke en garanti for, at de foreslåede materialer vil bestå efterfølgende forsøg.

Det afgørende er derfor også, hvad en god placering på modellens resultatliste betyder. Den bør læses som en begrundet kandidat til mere arbejde. Den bør ikke uden videre læses som et bevis på, at stoffet kan produceres billigt, fungere stabilt eller indgå i et færdigt produkt.

Den interessante idé er koblingen mellem to beskrivelser af samme verden: menneskers ord om funktion og beregningernes oplysninger om atomernes placering. Hvis den kobling bliver mere pålidelig, kan den gøre det lettere at stille nyttige spørgsmål til store materialedatabaser. Afstanden fra et lovende søgeresultat til et fungerende materiale skal stadig tilbagelægges.

Kilder og videre læsning

Har du fundet en fejl? Læs om rettelser.