Des chercheurs de Georgia Tech ont mis au point un modèle d'apprentissage automatique qui facilite grandement le développement de nouveaux polymères par les spécialistes des matériaux.
Les polymères sont de grosses molécules constituées de longues chaînes d'éléments chimiques. Nous utilisons tous les jours des polymères synthétiques comme le nylon, le polyester ou les emballages en plastique.
Les spécialistes des matériaux essaient de trouver de nouveaux arrangements de polymères pour fabriquer des matériaux ayant des propriétés spécifiques. Si vous voulez un matériau léger, extensible, imperméable et résistant à la chaleur, vous pouvez fabriquer un polymère qui possède toutes ces propriétés.
Le problème est que déterminer quelle combinaison de produits chimiques permettrait de créer un polymère doté de ces propriétés est une entreprise gigantesque. Les combinaisons sont infinies et il est extrêmement difficile de prédire les propriétés d'un nouveau polymère.
Les Chercheurs de Georgia Tech ont entraîné leur LLM, appelé polyBERT, sur un ensemble de données de 80 millions de structures chimiques de polymères. Le résultat est un modèle qui comprend le langage des produits chimiques.
De la même manière que les LLM sont formés à une langue comme l'anglais, polyBERT comprend maintenant la grammaire et la syntaxe de la façon dont les produits chimiques et les atomes se combinent pour créer des polymères.
La National Science Foundation (NSF) a financé la recherche à l'origine de polyBERT. Sa directrice de programme, Debora Rodrigues, a déclaré que les chercheurs "développaient un nouvel outil d'intelligence artificielle pour relever le défi consistant à déterminer les combinaisons de produits chimiques qui produiront les polymères les plus efficaces".
En utilisant polyBERT, les scientifiques des matériaux peuvent travailler sur des combinaisons de produits chimiques plus de 100 fois plus rapidement qu'auparavant. Le résultat de l'utilisation du modèle est un ensemble de données comprenant 100 millions de polymères hypothétiques et leurs prédictions pour 29 propriétés.
Si vous êtes un spécialiste des matériaux à la recherche d'un nouveau matériau aux propriétés très spécifiques, vous n'avez pas besoin d'expérimenter et d'espérer le meilleur, il vous suffit de consulter l'ensemble des données générées par l'IA.
Bien que les chercheurs aient formé polyBERT aux polymères, ils ont déclaré qu'il pourrait théoriquement être utilisé pour d'autres recherches chimiques.
La possibilité de créer des matériaux plus durables ou plus économes en énergie constitue un avantage immédiat de l'application de ce type d'intelligence artificielle dans le monde réel.
