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Microsoft Research a dévoilé MatterGen, un système d’intelligence artificielle qui promet d’accélérer la découverte de matériaux aux propriétés spécifiques. Ce nouvel outil pourrait transformer des domaines stratégiques tels que le stockage d’énergie, les semi-conducteurs et les énergies renouvelables, grâce à une approche radicalement différente des méthodes traditionnelles de conception de matériaux d’après l’éditeur.

Traditionnellement, les scientifiques scrutent des millions de composés existants pour découvrir des matériaux aux propriétés souhaitées, un processus long et complexe. MatterGen change la donne en générant directement des matériaux à partir de contraintes prédéfinies, s’inspirant des modèles génératifs utilisés dans la création d’images (comme DALL-E).

Le cœur de MatterGen repose sur un modèle de diffusion qui affine progressivement des arrangements atomiques aléatoires pour produire des structures cristallines stables et utiles. Selon l’étude publiée dans Nature, cette méthode permet de générer des matériaux deux fois plus stables et 15 fois plus proches de leur minimum d’énergie locale par rapport aux approches IA antérieures. Ces résultats garantissent que les matériaux conçus sont non seulement originaux, mais également réalisables en laboratoire.

Un exemple emblématique de l’efficacité de MatterGen est la création du matériau du petit nom de « TaCr2O6« , en collaboration avec des chercheurs de l’institut chinois de technologie avancée de Shenzhen. Ce matériau, synthétisé avec succès, s’est révélé être en parfaite adéquation avec les prédictions du modèle, confirmant ainsi son utilité pratique.

MatterGen peut être ajusté pour concevoir des matériaux dotés de caractéristiques précises, qu’il s’agisse de structures cristallines spécifiques ou de propriétés électroniques ou magnétiques recherchées. Cette flexibilité ouvre des perspectives considérables dans des secteurs critiques :

• Énergie : développement de batteries plus performantes pour les véhicules électriques et de cellules solaires plus efficaces.
• Environnement : conception de matériaux optimisés pour la capture du carbone.
• Technologies : création de semi-conducteurs.

Microsoft a décidé de publier le code source de MatterGen sur GitHub, favorisant ainsi une adoption élargie et une collaboration internationale. Cette démarche s’inscrit dans le cadre de son initiative AI for Science, qui vise à accélérer les découvertes scientifiques grâce à l’IA. MatterGen est également intégré à la plateforme Azure Quantum Elements, rendant la technologie accessible via des services cloud. 

Bien que les résultats de MatterGen soient prometteurs, la transition vers des applications industrielles nécessitera encore des tests expérimentaux et des validations rigoureuses. Cependant, cette avancée marque une étape significative dans l’utilisation de l’IA pour transformer la recherche scientifique.