Ilmenaun tutkijat mullistavat materiaalitieteen tekoälyllä!

Ilmenaun tutkijat mullistavat materiaalitieteen tekoälyllä!

Ilmenaun teknillisen yliopiston tutkijat esittelivät 23.9.2025 merkittäviä edistysaskeleita materiaalitutkimuksessa. Kehittämällä graafisen huomioverkoston, joka voi sekä tehdä ennusteita että tuottaa tulkittavia tuloksia, he aloittavat uuden tekoälyn aikakauden tieteessä. Tutkimus, joka perustuu 10 000 kvanttimekaanisesti lasketun optisen spektrin kattavaan tietosarjaan, tehtiin TU Ilmenaun HPC-klusterissa ja edustaa innovatiivista lähestymistapaa materiaalien analysointiin. TU Ilmenau raportoi, että tämä malli pystyy luomaan ymmärrettävän "kartan" aineellisesta tilasta.

Tiimi käyttää UMAP:ia (Uniform Manifold Approximation and Projection) korkeaulotteisen datan visualisointiin. Tämä paljastaa, kuinka verkosto luokittelee materiaalit niiden kemiallisten periaatteiden perusteella. Max Großmann, tutkimuksen toinen kirjoittaja, korostaa, että tämä merkitsee merkittävää edistystä kohti tulkittavissa olevaa tekoälyä materiaalitieteen kannalta. Nämä uudet menetelmät mahdollistavat materiaalien tarkemman tunnistamisen ja parantavat ennusteiden nopeuden lisäksi myös tarkkuutta.

Innovatiiviset tekniikat materiaalitutkimukseen

Tutkimuksessa käytetään siirtooppimista mukauttamaan jo koulutettuja malleja uusiin tehtäviin. Karkeaa dataa käytetään mallin esisäätöön. Korkean tarkkuuden RPA-tiedot tarkentavat sitten ennusteita. Toisen kirjoittajan, professori Erich Rungen mukaan nykyaikaiset algoritmit osoittavat lupaavia lähestymistapoja materiaalitieteen haasteiden ratkaisemiseen. Heidän ennusteensa eivät ole vain tarkkoja, vaan myös lähellä kokeellisia tuloksia, mikä edistää taustalla olevien periaatteiden ymmärtämistä.

Toinen tutkimuksen keskeinen näkökohta on mahdollisuudet nopeuttaa uusien kestävien materiaalien kehitystä. Tämä voi johtaa materiaaleihin, jotka mahdollistavat esimerkiksi auringonvalon tehokkaamman muuntamisen sähköksi, mikä on erityisen tärkeää ilmastonmuutoksen ja energiasiirtymän aikana.

Graph Attention Networks – uusi ulottuvuus tekoälyssä

Olennainen osa tutkimusta on muiden tutkijoiden, kuten Petar Veličkovićin ja hänen kollegoidensa perustama perusta, jolle graafisen huomioverkosto perustuu. Heidän työnsä, joka julkaistiin artikkelissa "Graph Attention Networks", kuvaa uusia hermoverkkoarkkitehtuureja graafirakenteiselle datalle. Nämä arkkitehtuurit käyttävät naamioituja itseään huomioivia kerroksia voittaakseen joitain aikaisempien kaaviokonvoluutioihin perustuvien menetelmien haittoja. Tulokset ovat vaikuttavia; GAT-mallit ovat saavuttaneet erinomaisia ​​tuloksia neljässä suuressa transduktiivisen ja induktiivisen graafin vertailuarvossa, kuten Cora ja Pubmed. arxiv dokumentoi tämän merkittävän kehityksen.

Näiden innovatiivisten lähestymistapojen yhdistelmä ei ainoastaan ​​edusta askelta materiaalitieteen tulevaisuuteen, vaan myös osoittaa, kuinka tekoäly ja koneoppiminen voivat mullistaa olemassa olevia prosesseja. Uudet menetelmät ja mallit luovat selkeän näkökulman haasteisiin ja mahdollisuuksiin, joita vastuullinen resurssien käyttö tuo tulevina vuosina.

Alkuperäiset julkaisut, jotka selittävät tätä kehitystä yksityiskohtaisemmin, ovat:
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, "Koneoppiminen kiipeää optoelektronisten ominaisuuksien Jacob's Ladderilla", Nat. Commun. 16, 8142 (2025).
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, "Kestävän energian materiaalien löytäminen koneoppitun materiaalitilan kautta", Small, 2412519 (2025).