Umělá inteligence si vysnila 380 000 nových materiálů. Další výzvou je udělat je

Robotičtí kuchaři byli hluboko ve svém receptu a dřeli v místnosti nabité vybavením. V jednom rohu vybíralo a míchalo ingredience kloubové rameno, zatímco další klouzalo po pevné dráze tam a zpět a pracovalo s pecemi. Třetí byl ve službě pokovování a opatrně vytřásal obsah kelímku na misku. Gerbrand Ceder, materiálový vědec z laboratoří Lawrence Berkeley Lab a UC Berkeley, souhlasně přikývl, když robotická paže jemně stiskla a zakryla prázdnou plastovou lahvičku – což je obzvláště obtížný úkol a jeden z jeho oblíbených pozorování. „Tihle chlapi mohou pracovat celou noc,“ řekl Ceder a křivě pohlédl na dva ze svých postgraduálních studentů.

Zařízení nazvané A-Lab, zásobené přísadami, jako je oxid nikelnatý a uhličitan lithný, je navrženo tak, aby vyrábělo nové a zajímavé materiály, zejména takové, které by mohly být užitečné pro budoucí návrhy baterií. Výsledky mohou být nepředvídatelné. Dokonce i humanitní vědec obvykle napoprvé pokazí nový recept. Takže někdy roboti vyrobí krásný prášek. Jindy je to roztavený lepivý nepořádek, nebo se to všechno odpaří a nezbyde nic. „V tu chvíli by se lidé museli rozhodnout: Co teď budu dělat?“ říká Ceder.

Roboti mají dělat totéž. Analyzují, co vyrobili, upraví recept a zkusí to znovu. A znovu. A znovu. „Ráno jim dáte nějaké recepty, a až se vrátíte domů, možná budete mít pěkné nové suflé,“ říká materiálová vědkyně Kristin Perssonová, Cederova blízká spolupracovnice v LBL (a také manželka). Nebo se můžete vrátit k vypálenému nepořádku. „Ale aspoň zítra udělají mnohem lepší suflé.“

V poslední době se díky programu umělé inteligence vyvinutému společností Google DeepMind exponenciálně rozrostla nabídka nádobí pro roboty Ceder. Software nazvaný GNoME byl trénován pomocí dat z Materials Project, volně použitelné databáze 150 000 známých materiálů, na kterou dohlíží Persson. S využitím těchto informací systém AI přišel s návrhy 2,2 milionu nových krystalů, z nichž 380 000 bylo předpovídáno jako stabilních – pravděpodobně se nerozloží nebo explodují, a jsou tedy nejpravděpodobnějšími kandidáty na syntézu v laboratoři – čímž se rozšířila řada známých stabilní materiály téměř 10krát. V článku zveřejněném dnes v Přírodaautoři píší, že další polovodičový elektrolyt nebo materiály solárních článků nebo vysokoteplotní supravodič by se mohly skrývat v této rozšířené databázi.

Hledání těch jehel v kupce sena začíná jejich skutečnou výrobou, což je o důvod víc pracovat rychle a přes noc. V nedávném souboru experimentů na LBL, také zveřejněném dnes v PřírodaAutonomní laboratoř Cederu byla schopna vytvořit 41 teoretických materiálů GNoME během 17 dní, což pomohlo ověřit jak model AI, tak robotické techniky laboratoře.

Při rozhodování, zda lze materiál skutečně vyrobit, ať už lidskou rukou nebo robotickými pažemi, je mezi prvními otázkami, zda je stabilní. Obecně to znamená, že jeho sbírka atomů je uspořádána do nejnižšího možného energetického stavu. Jinak se krystal bude chtít stát něčím jiným. Po tisíce let lidé neustále přidávali do seznamu stabilních materiálů, zpočátku pozorováním těch, které se nacházejí v přírodě, nebo jejich objevováním prostřednictvím základní chemické intuice nebo náhod. V poslední době byli kandidáti navrženi pomocí počítačů.

Problémem je podle Perssona zaujatost: Postupem času se kolektivní znalosti začaly upřednostňovat určité známé struktury a prvky. Materiáloví vědci tomu říkají „Edisonův efekt“ s odkazem na jeho rychlou snahu metodou pokus-omyl dodat vlákno žárovky, přičemž testoval tisíce typů uhlíku, než se dostal k odrůdě odvozené z bambusu. Trvalo další desetiletí, než maďarská skupina přišla s wolframem. „Byl omezen svými znalostmi,“ říká Persson. „Byl zaujatý, byl přesvědčen.“