AI har verkligen blivit en banbrytande kraft inom materialvetenskap och upptäckten av nya supermaterial. Denna teknologiska revolution har potential att omvandla flera industrier genom att drastiskt påskynda och effektivisera processen för att hitta nya material med unika egenskaper.
AI:s roll i materialupptäckt
Accelererad forskning
Traditionella metoder för att hitta nya material har varit tidskrävande och resurskrävande, ofta beroende av trial-and-error-metoder. AI har förändrat detta genom att möjliggöra snabbare och mer riktade tillvägagångssätt2. Genom att analysera enorma mängder data kan AI-verktyg identifiera mönster och förutsäga egenskaper hos potentiella nya material på ett sätt som mänskliga forskare inte kan matcha i hastighet eller omfattning6.
Banbrytande AI-verktyg
Flera kraftfulla AI-verktyg har utvecklats specifikt för materialupptäckt:
- MatterGen och MatterSim: Microsofts nyligen introducerade verktyg för design av oorganiska material. MatterGen skapar nya kandidatmaterial medan MatterSim filtrerar och validerar dem2.
- Graph Networks for Materials Exploration (GNoME): Utvecklat av Google DeepMind, använder detta verktyg djupinlärning för att förutsäga stabiliteten hos nya material4.
- Graphical networks for material exploration (GNoME): Ett annat Google DeepMind-verktyg som har använts för att förutsäga strukturer för 2,2 miljoner nya material, varav över 700 redan har skapats i laboratorier4.
Genombrott och framsteg
Ökad upptäcktstakt
AI-assisterade forskare upptäcker 44% fler material, vilket resulterar i en 39% ökning av patentansökningar och en 17% ökning av nedströms produktprototyper5. Detta visar tydligt AI:s potential att accelerera innovationstakten inom materialvetenskap.
Nya supermaterial
Ett tvärvetenskapligt team vid Johns Hopkins APL upptäckte en ny supraledare med hjälp av AI på bara tre månader, vilket demonstrerar den revolutionerande potentialen hos AI-driven riktad upptäckt inom materialvetenskap3.
Implikationer för industrin
AI:s förmåga att upptäcka nya material med unika egenskaper har potential att revolutionera flera industrier:
- Energi: Utveckling av effektivare solceller och batterier med högre energidensitet6.
- Flygindustri: Skapande av lättare och starkare flygplansmaterial6.
- Elektronik: Design av snabbare och mer tillförlitliga elektroniska enheter6.
Framtidsutsikter
Integrationen av AI i materialvetenskap lovar en framtid där upptäckten av nya material inte bara accelereras utan också bidrar till en mer hållbar och innovativ framtid7. Genom att kombinera maskininlärningsalgoritmer med högkapacitetsexperiment och simuleringar kan forskare påskynda upptäcktsprocessen och avslöja nya material med aldrig tidigare skådade egenskaper6.
Denna AI-drivna revolution inom materialvetenskap är verkligen ett paradigmskifte som har potential att gräva fram nästa supermaterial och omvandla industrier på vägen.
Citations:
- https://researchmatters.in/news/microsofts-mattergen-could-be-ai-revolution-materials-discovery
- https://theconversation.com/ai-is-transforming-the-search-for-new-materials-that-can-help-create-the-technologies-of-the-future-249392
- https://www.jhuapl.edu/news/news-releases/230503-ai-discovers-novel-superconductor
- https://www.technologyreview.com/2023/11/29/1084061/deepmind-ai-tool-for-new-materials-discovery/
- https://aidantr.github.io/files/AI_innovation.pdf
- https://toolhunt.io/ai-could-unearth-the-next-super-material-revolutionizing-industries/
- https://www.mpie.de/4867299/artificial_intelligence
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34637159/
- https://www.semanticscholar.org/paper/6668d04d4bea8a10fac3f46e6bd99ed85bb9fa8d
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37212612/
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37677048/
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10819388/
- https://www.semanticscholar.org/paper/15d0f8f7bd4fc6f1eafca5084f9984b7dcd34a36
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10728140/
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8378497/
- https://www.semanticscholar.org/paper/b515922c5722939158d10af7f8fcf3f99b198912
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31609107/
- https://www.aveva.com/en/perspectives/blog/generative-ai-is-reshaping-material-science/
- https://www.microsoft.com/en-us/research/story/ai-meets-materials-discovery/
- https://www.technologynetworks.com/applied-sciences/articles/how-is-ai-accelerating-the-discovery-of-new-materials-394927
- https://www.technologyreview.com/2024/12/12/1107976/why-materials-science-is-key-to-unlocking-the-next-frontier-of-ai-development/
- https://www.linkedin.com/pulse/ai-science-paradigm-shift-materials-research-yang-tang-k1jrc
- https://news.asu.edu/20241017-science-and-technology-discovering-new-materials-using-ai-and-machine-learning
- https://fas.org/publication/accelerating-materials-science-with-ai-and-robotics/
- https://cacm.acm.org/research/the-paradigm-shifts-in-artificial-intelligence/
- https://cacm.acm.org/news/artificial-intelligence-for-materials-discovery/
- https://www.idtechex.com/en/research-article/materials-informatics-the-ai-designed-materials-revolution/30643
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202401401
- https://www.cs.cornell.edu/gomes/pdf/2019_gomes_mrs_aimaterials.pdf
- https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8143
- https://www.nature.com/articles/s41524-022-00765-z
- https://www.elsevier.com/connect/ai-for-science-a-paradigm-shift-for-scientific-discovery-and-translation
- https://www.semanticscholar.org/paper/ed200d1de9764bcf270fb8f5550eb548a233df55
- https://www.semanticscholar.org/paper/435092e6dad6171e994c71b922197fdc59589f4f
- https://arxiv.org/abs/2401.00020
- https://www.semanticscholar.org/paper/ece360c57a0d31bab50b286566ad1386195c49c7
- https://www.semanticscholar.org/paper/edff109f8851528e5957c34b9f28800735378f9f
- https://www.semanticscholar.org/paper/95ce1c9a4f577e2a19cd951e2d62f3bb446bb189
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38904765/
- https://arxiv.org/abs/2411.09429
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10882833/
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10706902/
- https://stockimg.ai/blog/ai-and-technology/ai-trends-to-watch-in-2025-whats-next-for-innovation
- https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/09/24/the-10-biggest-ai-trends-of-2025-everyone-must-be-ready-for-today/
- https://www.youtube.com/watch?v=FM7W115qHKY
- https://quidgest.com/en/blog-en/generative-ai-by-2025/
- https://www6.slac.stanford.edu/news/2024-07-18-new-ai-approach-accelerates-targeted-materials-discovery-and-sets-stage-self
- https://www.addcomposites.com/post/unleashing-the-power-of-ai-driven-material-discovery-for-the-composites-industry
- https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025/
- https://www.rdworldonline.com/early-tests-show-ai-supermodels-can-speed-up-materials-discovery-by-100x-or-more-with-minimal-data/
- https://www.disco.co/blog/ai-tools-training-materials-nonprofits-2025
- https://www.nist.gov/mml/mmsd/data-and-ai-driven-materials-science-group
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11602497/
- https://www.semanticscholar.org/paper/b67c694fb3b59aefcb2fa703cc6f911b5f786ed4
- https://www.semanticscholar.org/paper/addf38f86ca4b9b0d892508c72c3723ea0f5b2d3
- https://www.semanticscholar.org/paper/487348dc8e0c666488df316d74ab69940fb78749
- https://www.semanticscholar.org/paper/a6f625a732b365805f14f944d4e5269c3a816011
- https://www.semanticscholar.org/paper/c08c7dfb1fd5be34cfc6c8d40e04508aee210edc
- https://arxiv.org/abs/2009.11714
- https://www.semanticscholar.org/paper/c5e8fef9575a6a84b6964b3ebdff7c19e4b19783
- https://www.semanticscholar.org/paper/25bb08924f5a545f49b10ceeb78e1ff1b9b3dab7
- https://www.semanticscholar.org/paper/02bc9eb4009038e5145d89c15ca06a3bfd8de94c
- https://www.automate.org/news/the-use-of-ai-in-developing-innovative-materials-for-stronger-and-more-resilient-buildings
- https://www.linkedin.com/pulse/latest-advancements-2024-2023-pioneering-future-materials-rabie-hzrxe
- https://www.latitudemedia.com/news/catalyst-can-ai-revolutionize-materials-discovery/
- https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/01/10/how-machine-learning-and-ai-are-shaping-material-science/
- https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemmater.4c00643
- https://www.soprasteria.com/insights/details/what-is-the-actual-environmental-cost-of-ai
- https://www.nae.edu/313292/Harnessing-the-Power-of-AI-in-Materials-Digital-Transformation-A-Synergistic-Hybrid-Approach
- https://www.researchgate.net/publication/339189464_Artificial_Intelligence_to_Power_the_Future_of_Materials_Science_and_Engineering
- https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9
- https://www.linkedin.com/pulse/ai-material-science-david-cain-2yyxc
- https://www.alchemy.cloud/blog/demystifying-ai-in-material-science
- https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/
