AI maakt grote stappen in materiaalwetenschap

AI maakt grote stappen in materiaalwetenschap

Recente door AI voorspelde kristalstructuren, zoals die van Google Deepmind’s GNoME en Microsoft’s MatterGen, markeren een revolutie in materiaalontwikkeling. Met respectievelijk 2,2 miljoen en 1 miljoen nieuwe (an)organische materialen overstijgen deze AI-algoritmen menselijke capaciteiten.

Deze ontwikkelingen voegen 381.000 stabiele structuren toe aan de International Crystal Structure Database ICSD, een enorme uitbreiding vergeleken met de circa 20.000 door mensen gecreëerde kristalstructuren. Hoewel het voorspellen van materialen een doorbraak is, blijft de praktische toepassing een uitdaging. Een volautomatisch robotlab slaagde erin 41 van de 58 voorspelde GNoME-structuren te produceren, maar grootschalige productie blijft onpraktisch.

Accelerating materials discovery with AI

Fotocredit: Google Deep Mind

Deze door AI aangedreven ontwikkelingen beloven een nieuwe fase in de chemie, maar roepen ook vragen op over haalbaarheid op grote schaal. Ondanks enig scepticisme onder wetenschappers over de impact op hun vakgebied, tonen GNoME en MatterGen een veelbelovende toekomst voor AI in de chemie.

Download whitepaper: CMR-stoffen en de vervangingsplicht

oe herken je CMR-stoffen, wat zijn die extra regels, wat is de vervangingsplicht en hoe doe je dat?

Deel op social media:

Risicovolle stoffen in het MKB, een veilige weg naar beheer

Risicovolle stoffen in MKB, een veilige weg naar beheer

Misschien ook interessant voor jou.

Blijf als veiligheidsprofessional op de hoogte van de laatste ontwikkelingen.