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新しいツールにより、生成AIモデルが画期的な材料を作成する可能性が高くなります| MITニュース

テキストを画像に変える人工知能モデルは、新しい材料の生成にも役立ちます。過去数年にわたって、Google、Microsoft、Metaなどの企業の生成材料モデルは、研究者が数千万人の新しい材料を設計できるように、トレーニングデータを利用しています。しかし、超伝導やユニークな磁気状態などのエキゾチックな量子特性を持つ材料の設計に関しては、これらのモデルは苦労します。人間が助けを使うことができるので、それは残念です。たとえば、量子スピン液体と呼ばれる量子コンピューティングに革命をもたらす可能性のある材料のクラスに関する10年の研究の後、数十の材料候補者のみが特定されています。ボトルネックは、技術的ブレークスルーの基礎として機能する素材が少ないことを意味します。現在、MITの研究者は、人気のある生成材料モデルが特定の設計規則に従うことで有望な量子材料を作成できるようにする手法を開発しました。ルール、または制約は、モデルを操縦して、量子特性を引き起こすユニークな構造を持つ材料を作成します。「これらの大企業のモデルは、安定性のために最適化された材料を生成します」と、1947年のキャリア開発教授のMITのクラスであるMingda Liは言います。 「私たちの視点は、通常、材料科学がどのように進歩するかではありません。世界を変えるために1,000万の新しい材料を必要としません。本当に良い材料が必要です。」このアプローチは、今日で説明されています が発行した論文 自然素材。研究者は、量子特性に関連する幾何学的な格子構造で構成される何百万もの候補材料を生成するための手法を適用しました。そのプールから、彼らはエキゾチックな磁気特性を持つ2つの実際の材料を合成しました。「量子コミュニティの人々は、2つの重複した逆さまの三角形のカゴメ格子のように、これらの幾何学的制約を本当に気にしています。これらの材料が希土類元素の挙動を模倣できるため、カゴム格子を備えた材料を作成しました。リーは言う。Liは論文の上級著者です。彼のMITの共著者には、博士課程の学生Ryotaro Okabe、Mouyang Cheng、Abhijatmedhi Chotrattanapituk、およびDenisse Cordova Carrizalesが含まれます。 Postdoc Manasi Mandal;学部の研究者キラン・マックとボーエン・ユ。訪問学者のNguyen Tuan Hung; Xiang Fu '22、博士号'24;また、コンピューターサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）およびデータ、システム、および社会の研究所の関連会社である電気工学およびコンピューターサイエンスのトミーココラ教授。追加の共著者には、エモリー大学のヤオ・ワン、ミシガン州立大学のウェイウェイ・シー、オークリッジ国立研究所のYQチェン、プリンストン大学のロバート・カヴァが含まれます。インパクトに向けてモデルを操縦します材料の特性はその構造によって決定され、量子材料も例外ではありません。特定の原子構造は、他の原子構造よりもエキゾチックな量子特性を引き起こす可能性が高くなります。たとえば、四角い格子は高温の超伝導体のプラットフォームとして機能しますが、KagomeおよびLieb Latticesとして知られる他の形状は、量子コンピューティングに役立つ材料の作成をサポートできます。拡散モデルとして知られる人気のある生成モデルのクラスが、特定の幾何学的パターンに準拠する材料を生成するのを支援するために、研究者はScigenを作成しました（生成モデルの構造的制約統合の略）。 Scigenは、拡散モデルが各反復生成ステップでユーザー定義の制約に付着することを保証するコンピューターコードです。 Scigenを使用すると、ユーザーは、材料を生成するときに従うように、生成的AI拡散モデルの幾何学的構造ルールを提供できます。AI拡散モデルは、トレーニングデータセットからサンプリングして、データセットで見つかった構造の分布を反映する構造を生成することにより機能します。 Scigenは、構造ルールと一致しない世代をブロックします。Scigenをテストするために、研究者はそれをDiffCSPとして知られる人気のあるAI材料生成モデルに適用しました。彼らは、Scigenを装備したモデルに、Archimedean Latticesとして知られるユニークな幾何学的パターンを持つ材料を生成しました。これは、異なるポリゴンの2D格子タイリングのコレクションです。 Archimedeanの格子は、さまざまな量子現象につながる可能性があり、多くの研究の焦点となっています。「Archimedean Latticesは、希土類元素のない希土類の特性を模倣できる量子スピン液といわゆるフラットバンドを生じさせるため、非常に重要です」 「他のアルキメデンの格子材料には、炭素捕獲や他の用途に使用できる大きな毛穴があるため、特別な材料のコレクションです。場合によっては、その格子に既知の材料がないため、その格子に適合する最初の材料を見つけるのは本当に興味深いと思います。」このモデルは、Archimedean Latticesを持つ1,000万人以上の材料候補を生成しました。これらの材料のうち100万は、安定性のためのスクリーニングを生き延びました。 Oak Ridge National Laboratoryのスーパーコンピューターを使用して、研究者は26,000の材料の小さなサンプルを採取し、詳細なシミュレーションを実行して、材料の基礎となる原子がどのように動作したかを理解しました。研究者は、これらの構造の41％で磁気を発見しました。「私たちは、量子特性を引き起こすことが知られているこれらの構造を組み込むことで、大きな潜在的な影響を与える可能性のある新しい材料を発見したかったのです」と、論文の最初の著者であるOkabe氏は言います。 「特定の幾何学的パターンを持つこれらの素材が興味深いことをすでに知っているので、それらから始めるのは自然なことです。」材料のブレークスルーを加速します量子スピン液体は、量子動作の基礎として機能する安定したエラー耐性キュービットを可能にすることにより、量子コンピューティングのロックを解除できます。しかし、量子スピン液体材料は確認されていません。 XieとCavaは、Scigenがこれらの材料の検索を加速できると考えています。研究者は、AI生成材料を合成できるかどうか、および実際の特性がモデル予測とどのように比較されるかを評価するために、実験が依然として重要であると強調しています。 Scigenに関する将来の作業は、化学的制約や機能的制約を含む生成モデルに追加の設計ルールを組み込むことができます。「世界を変えたい人は、材料の安定性と構造よりも材料特性について気にします」と岡部は言います。 「私たちのアプローチにより、安定した材料の比率は低下しますが、それはドアを開けて、多くの有望な材料を生成します。」この作業は、一部には、米国エネルギー省、国立エネルギー研究科学コンピューティングセンター、国立科学財団、およびオークリッジ国立研究所によって支援されました。 #新しいツールにより生成AIモデルが画期的な材料を作成する可能性が高くなります #MITニュース