Недавняя статья содержит обзор озабоченностей, высказанных исследователями относительно заявлений DeepMind о находках в области поиска материалов с использованием искусственного интеллекта. DeepMind, дочерняя компания Google, объявила в ноябре, что ее искусственный интеллект определил более двух миллионов новых кристаллических структур с потенциалом для технологического развития. Компания-разработчик указала, что подмножество из 380 000 структур достаточно стабильно для существенного прогресса в области разработки материалов, все это DeepMind намеревается внести в базу данных Materials Project.
Однако исследование подвергает сомнению практическую новизну и полезность результатов исследований DeepMind. Исследователи, включая профессоров Энтони Читэма и Рама Сешадри из Университета Калифорнии в Санта-Барбаре, высказывают скептицизм относительно предоставленных DeepMind доказательств в отношении новизны, достоверности и полезности соединений. Они подчеркивают необходимость специалистов в области синтеза материалов и кристаллографии в исследованиях на основе искусственного интеллекта.
В то время как DeepMind подтверждает достоверность своей опубликованной статьи Gnome, исследование подчеркивает узкую специализацию их искусственного интеллекта, который главным образом идентифицирует неорганические кристаллические соединения. В отличие от этого, огромное количество классов материалов, таких как полимеры и композиты, еще предстоит исследовать с использованием данного метода искусственного интеллекта. Рецензия на начальные данные из базы данных Gnome Explorer DeepMind также подразумевает расхождение между предсказанными упорядоченными металлическими ионами и их вероятностью возникновения на самом деле. Критика также касается воспринимаемой хаотичной организации материала, обнаруженного искусственным интеллектом, по отношению к периодической таблице.
Исследователи соглашаются с потенциалом искусственного интеллекта как инструмента для поиска материалов, но подчеркивают необходимость дальнейшего развития для реализации его полного потенциала. Этот размышляющий материал стремится подчеркнуть важность коллективного человеческого экспертного мнения при интерпретации результатов исследования на материалов в области наук о материалах.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com