In de geschiedenis van de wetenschap hebben mensen eeuwenlang geprobeerd om materialen te creëren met bijzondere eigenschappen. Van alchemisten die geloofden dat ze goud konden maken uit lood, tot moderne wetenschappers die gebruik maken van geavanceerde technieken. Dankzij de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning zijn de mogelijkheden voor materiaalontwerp enorm uitgebreid. Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) hebben een baanbrekende neural netwerkarchitectuur ontwikkeld die ons in staat stelt om betere voorspellingen te doen over de eigenschappen van moleculen en materialen.
De Evolutie van Materiaalwetenschap
Materiaalwetenschap heeft zich de afgelopen eeuwen enorm ontwikkeld. In het verleden moesten wetenschappers lange en complexe experimenten uitvoeren om de eigenschappen van verschillende stoffen te begrijpen. Nu, met de hulp van de periodic table en AI, kunnen we een heel nieuw niveau van precisie bereiken. Ju Li, een professor aan MIT, en zijn team hebben onlangs een belangrijke stap gezet in deze richting door een nieuwe methode te introduceren die AI en klassieke chemische theorieën combineert.
Traditionele Chemische Modellen en hun Beperkingen
Vroeger werden voornamelijk modellen op basis van densiteitsfunctionaaltheorie (DFT) gebruikt om de energie van moleculen te berekenen. Deze theorie is succesvol, maar heeft belangrijke nadelen. Het geeft bijvoorbeeld alleen de laagste energie van een molecuul en is niet altijd even nauwkeurig. Ju Li wijst op deze beperkingen en stelt dat wetenschappers vaak verschillende modellen moeten gebruiken om verschillende eigenschappen van materialen te begrijpen.
De Rol van AI in Vooruitgang
Het team van Ju Li heeft een innovatieve aanpak ontwikkeld door het gebruik van gekoppelde cluster theorie (CCSD(T)). Deze techniek, die beschouwd wordt als de gouden standaard in de quantum chemie, biedt veel nauwkeurigere resultaten dan traditionele methoden. Het probleem is echter dat deze berekeningen tijdrovend zijn en een enorme computercapaciteit vereisen. Daarom heeft de groep besloten om machine learning toe te passen, zodat de berekeningen veel sneller uitgevoerd kunnen worden.
Multi-task Elektronische Hamiltoniaan Netwerk (MEHnet)
De nieuwe neural network architectuur, genaamd MEHnet, is speciaal ontworpen om niet alleen de energie van een molecuul te voorspellen, maar ook andere belangrijke elektronische eigenschappen zoals dipoolmomenten, polariseerbaarheid en de optische excitatiedrempel. Dit betekent dat ze in staat zijn om veel meer informatie uit een enkele model te halen dan voorheen mogelijk was.
Voordelen van deze Innovatieve Benadering
Een van de belangrijkste voordelen van MEHnet is dat het gebruik maakt van een E(3)-equivariant grafnetwerk. Hierbij worden atomen als knooppunten en de verwantschappen tussen deze atomen als verbindingen weergegeven. Dit stelt onderzoekers in staat om op een efficiënte manier moleculaire eigenschappen te berekenen. Het netwerk is in staat om de eigenschappen van zowel grondtoestanden als aangeslagen toestanden te voorspellen, wat essensieel is voor het begrijpen van hoe materialen zich gedragen onder verschillende omstandigheden.
Toepassingen in de Vooruitgang van Technologie
De resultaten van deze nieuwe methoden zijn al getest op bekende koolwaterstofmoleculen, en de uitkomsten waren verbluffend. Ze presteren beter dan DFT-verwachtingen en komen heel dicht in de buurt van experimentele resultaten. Dit opent de deur naar het onderzoeken van veel grotere en complexere moleculen, iets wat voorheen praktisch niet mogelijk was vanwege de berekeningskosten.
De Toekomst van Materialen Ontwerp
Met de belofte van een algoritme dat in staat is om duizenden tot misschien zelfs tienduizenden atomen te behandelen, zijn de mogelijkheden eindeloos. Ju Li en zijn team zijn er zich van bewust dat hun werk niet alleen beperkt blijft tot bekende moleculen. Het kan ook worden toegepast op het voorspellen van eigenschappen van nog onbekende materialen, wat essentieel zal zijn voor toekomstige innovaties in bijvoorbeeld batterijtechnologie en medicijnontwikkeling.
Een Nieuwe Hoofdstuk voor Innovaties
De ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning in de scheikunde gaven aanleiding tot nieuwe toepassingen die in het verleden onmogelijk werden geacht. De mogelijkheid om snel en nauwkeurig nieuwe materialen te ontwerpen, kan de weg vrijmaken voor de ontwikkeling van nieuwe polymeren en andere geavanceerde materialen. “Het gaat er niet alleen om dat we ons voor bepaalde gebieden concentreren,” zegt Ju Li. “Onze ambitie is om het hele periodiek systeem te bestrijken met de nauwkeurigheid van CCSD(T), maar tegen lagere rekentijden dan bij DFT.”
De Impact op de Samenleving
De gevolgen van deze vooruitgang in de chemie en AI zijn groot. Niet alleen zullen we waarschijnlijk betere materialen ontwikkelen die kunnen worden gebruikt in elektronica, bouwmaterialen, en medische apparatuur, maar ook zullen de economische en ecologische impact van deze materialen aanzienlijk zijn. Door nieuwe technieken kunnen bedrijven sneller en goedkoper innoveren, wat de concurrentiepositie versterkt en bijdraagt aan duurzaamheid. Er is volop potentieel voor het verbeteren van ons dagelijks leven via de ontwikkelingen binnen de chemische wetenschap.
Conclusie
De samenwerking tussen AI en chemische wetenschappen biedt spannende perspectieven voor de toekomst. Dankzij innovaties zoals MEHnet kunnen wetenschappers de grenzen van kennis en technologie verleggen. Dit onderzoek, ondersteund door de Honda Research Institute en andere instellingen, is een cruciaal onderdeel van de evolutie naar een meer geavanceerd en begrip van materialen. Het is gewoon een kwestie van tijd voordat deze technologieën hun weg vinden naar alledaagse toepassingen die ons leven revolutioneren.
