Οι ερευνητές του Ilmenau φέρνουν επανάσταση στην επιστήμη των υλικών με την τεχνητή νοημοσύνη!

Οι ερευνητές του Ilmenau φέρνουν επανάσταση στην επιστήμη των υλικών με την τεχνητή νοημοσύνη!

Στις 23 Σεπτεμβρίου 2025, ερευνητές στο Τεχνολογικό Πανεπιστήμιο Ilmenau παρουσίασαν σημαντικές προόδους στην έρευνα υλικών. Αναπτύσσοντας ένα δίκτυο προσοχής γραφημάτων που μπορεί να κάνει προβλέψεις και να προσφέρει ερμηνεύσιμα αποτελέσματα, εγκαινιάζουν μια νέα εποχή τεχνητής νοημοσύνης στην επιστήμη. Η μελέτη, η οποία βασίζεται σε ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων 10.000 κβαντικών μηχανικά υπολογισμένων οπτικών φασμάτων, πραγματοποιήθηκε στο σύμπλεγμα HPC στο TU Ilmenau και αντιπροσωπεύει μια καινοτόμο προσέγγιση για την ανάλυση υλικών. TU Ilmenau αναφέρει ότι αυτό το μοντέλο είναι ικανό να δημιουργήσει έναν κατανοητό «χάρτη» του υλικού χώρου.

Η ομάδα χρησιμοποιεί το UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) για την οπτικοποίηση δεδομένων υψηλών διαστάσεων. Αυτό αποκαλύπτει πώς το δίκτυο κατηγοριοποιεί τα υλικά με βάση τις χημικές τους αρχές. Ο Max Großmann, συν-συγγραφέας της μελέτης, τονίζει ότι αυτό αντιπροσωπεύει σημαντική πρόοδο προς την ερμηνεύσιμη τεχνητή νοημοσύνη για την επιστήμη των υλικών. Αυτές οι νέες μέθοδοι επιτρέπουν την ακριβέστερη αναγνώριση των υλικών, βελτιώνοντας όχι μόνο την ταχύτητα αλλά και την ακρίβεια των προβλέψεων.

Καινοτόμες τεχνικές για την έρευνα υλικών

Η μελέτη χρησιμοποιεί μεταβιβαστική μάθηση για να προσαρμόσει ήδη εκπαιδευμένα μοντέλα σε νέες εργασίες. Τα χονδροειδή δεδομένα χρησιμοποιούνται για την εκ των προτέρων προσαρμογή του μοντέλου. Στη συνέχεια, τα δεδομένα RPA υψηλής ακρίβειας βελτιώνουν τις προβλέψεις. Σύμφωνα με τον καθηγητή Erich Runge, έναν άλλο συν-συγγραφέα, οι σύγχρονοι αλγόριθμοι δείχνουν πολλά υποσχόμενες προσεγγίσεις για την επίλυση των προκλήσεων στην επιστήμη των υλικών. Οι προβλέψεις τους δεν είναι μόνο ακριβείς, αλλά και κοντά σε πειραματικά αποτελέσματα, προωθώντας την κατανόηση των βασικών αρχών.

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή της μελέτης είναι η δυνατότητα επιτάχυνσης της ανάπτυξης νέων βιώσιμων υλικών. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε υλικά που, για παράδειγμα, επιτρέπουν στο ηλιακό φως να μετατραπεί πιο αποτελεσματικά σε ηλεκτρική ενέργεια, κάτι που είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε περιόδους κλιματικής αλλαγής και ενεργειακής μετάβασης.

Graph Attention Networks – Μια νέα διάσταση στην τεχνητή νοημοσύνη

Ένα θεμελιώδες μέρος της έρευνας είναι το θεμέλιο στο οποίο βασίζεται το δίκτυο προσοχής γραφημάτων, που δημιουργήθηκε από άλλους επιστήμονες όπως ο Petar Veličković και οι συνεργάτες του. Η εργασία τους, που δημοσιεύτηκε σε μια εργασία με τίτλο «Δίκτυα προσοχής γραφήματος», περιγράφει νέες αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων για δεδομένα δομημένων γραφημάτων. Αυτές οι αρχιτεκτονικές χρησιμοποιούν καλυμμένα επίπεδα που προσέχουν τον εαυτό τους για να ξεπεράσουν ορισμένα από τα μειονεκτήματα των προηγούμενων μεθόδων που βασίζονται σε συνελίξεις γραφημάτων. Τα αποτελέσματα είναι εντυπωσιακά. Τα μοντέλα GAT έχουν επιτύχει εξαιρετικά αποτελέσματα σε τέσσερις βασικούς δείκτες συγκριτικής αξιολόγησης μεταγωγικών και επαγωγικών γραφημάτων, όπως το Cora και το Pubmed. arxiv τεκμηριώνει αυτή την αξιοσημείωτη εξέλιξη.

Ο συνδυασμός αυτών των καινοτόμων προσεγγίσεων όχι μόνο αντιπροσωπεύει ένα βήμα προς το μέλλον της επιστήμης των υλικών, αλλά δείχνει επίσης πώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να φέρουν επανάσταση στις υπάρχουσες διαδικασίες. Οι νέες μέθοδοι και μοντέλα δημιουργούν μια σαφή προοπτική για τις προκλήσεις και τις ευκαιρίες που θα προσφέρει η υπεύθυνη χρήση των πόρων τα επόμενα χρόνια.

Οι αρχικές δημοσιεύσεις που εξηγούν αυτές τις εξελίξεις με περισσότερες λεπτομέρειες είναι:
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, «Machine learning climbs the Jacob’s Ladder of optoelectronic properties», Nat. Commun. 16, 8142 (2025).
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, «Discovery of Sustainable Energy Materials Via the Machine-Learned Material Space», Small, 2412519 (2025).