Članak predstavlja sažetak zabrinutosti izraženih od strane istraživača u vezi tvrdnji DeepMind-a o otkrićima materijala vođenih umjetnom inteligencijom. DeepMind, podružnica Googlea, objavila je u studenom da je njezina AI identificirala preko dva milijuna novih kristalnih struktura s potencijalom za tehnički napredak. Tehnološka tvrtka navela je da je podskup od 380.000 struktura dovoljno stabilan da znatno unaprijedi dizajn materijala, sve od čega DeepMind namjerava dodati u bazu podataka Materials Project.
Međutim, studija baca sjenu sumnje na praktičnu novost i korisnost DeepMind-ovih rezultata. Istraživači, uključujući profesore Anthonyja Cheethama i Rama Seshadrija s UC Santa Barbare, izražavaju skepticizam o dokazima koje je DeepMind pružio u vezi s novotom, vjerodostojnošću i korisnošću spojeva. Ističu potrebu za stručnošću u sintezi materijala i kristalografiji u istraživanju vođenom umjetnom inteligencijom.
Dok DeepMind podržava integritet svog objavljenog Gnome rada, studija ističe suženi fokus njihove AI, koja uglavnom prepoznaje anorganske kristalne spojeve. Nasuprot tome, širok niz materijalnih klasa poput polimera i kompozita još uvijek treba biti istražen ovom AI metodom. Pregled početnih unosa iz DeepMind-ove Gnome Explorer baze podataka također sugerira nesrazmjer između predviđenih uređenih metalnih iona i njihove vjerojatnosti pojavljivanja u stvarnosti. Kritike se također odnose na opaženu nasumičnu organizaciju materijala koje je otkrila umjetna inteligencija u odnosu na periodni sustav elemenata.
Istraživači se slažu o potencijalu AI kao alata za otkrivanje materijala, ali ističu potrebu za daljnjim razvojem kako bi se ostvarila njegova puna obećanja. Ovaj reflektirajući rad želi naglasiti važnost suradnje stručnosti ljudi u tumačenju otkrića AI u materijalnim znanostima.
The source of the article is from the blog papodemusica.com