I modelli di intelligenza artificiale generativa sono stati utilizzati per creare enormi librerie di materiali teorici che potrebbero aiutare a risolvere ogni tipo di problema. Ora, gli scienziati devono solo capire come realizzarli. In molti casi, la sintesi dei materiali non è semplice come seguire una ricetta in cucina. Fattori come la temperatura e la durata della lavorazione possono determinare enormi cambiamenti nelle proprietà di un materiale, determinandone il successo o il fallimento. Ciò ha limitato la capacità dei ricercatori di testare milioni di materiali promettenti generati da modelli. Ora, i ricercatori del MIT hanno creato un modello di intelligenza artificiale che guida gli scienziati attraverso il processo di produzione dei materiali suggerendo promettenti percorsi di sintesi. In un nuovo articolo, hanno dimostrato che il modello offre un’accuratezza all’avanguardia nel prevedere percorsi di sintesi efficaci per una classe di materiali chiamati zeoliti, che potrebbero essere utilizzati per migliorare i processi di catalisi, assorbimento e scambio ionico. Il team ha sintetizzato un nuovo materiale zeolitico che ha mostrato una migliore stabilità termica.
Using generative AI to help scientists synthesize complex materials
