Cette startup utilise l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux

Cette startup utilise l’IA pour découvrir de nouveaux matériaux

Alors que le monde se focalise sur l’IA génératrice de textes, d’images et de films, une startup dirigée par un ancien chercheur principal de DeepMind développe une technologie GenAI pour soutenir la fabrication de nouveaux matériaux physiques.

Orbital Materials – fondée par Jonathan Godwin, qui a précédemment participé aux efforts de recherche sur les matériaux de DeepMind – est en train de créer une plateforme alimentée par l’IA qui peut être utilisée pour découvrir des matériaux allant des batteries aux cellules de capture du dioxyde de carbone.

Jonathan Godwin explique qu’il a eu l’idée de fonder Orbital Materials en voyant comment les techniques qui sous-tendent les systèmes d’IA comme AlphaFold, l’IA de DeepMind qui peut prédire la structure 3D d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés, pourraient être appliquées aux sciences des matériaux.

« Les méthodes traditionnelles de découverte de nouveaux matériaux reposent depuis longtemps sur des processus d’essais et d’erreurs en laboratoire qui prennent beaucoup de temps et qui se traduisent souvent par des années d’expérimentation avant d’aboutir à un succès », a déclaré Godwin à TechCrunch lors d’une interview par e-mail. « J’ai pensé qu’un nouveau type d’organisation – avec des experts en IA et des scientifiques spécialisés dans les matériaux – était nécessaire pour faire passer les matériaux de l’ordinateur au monde réel.

Qu’elle soit assistée par l’IA ou non, la création d’un nouveau matériau n’est généralement pas un processus très intuitif.

Pour obtenir certaines propriétés (légèreté et rigidité, par exemple), il faut identifier les structures physiques et chimiques correspondantes, ainsi que les processus (fusion, évaporation, etc.) permettant de créer ces structures de manière fiable. Le matériau, une fois conçu, doit ensuite être soumis à des tests de résistance dans différentes conditions – températures extrêmes, par exemple – en fonction de l’application envisagée.

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L’IA ne peut pas résoudre tous les problèmes inhérents à la conception des matériaux. (Mais elle peut faire gagner du temps – et de l’argent – en s’appuyant sur des calculs pour déterminer les propriétés et les processus susceptibles de produire tel ou tel type de matériau.

« Les décideurs techniques des entreprises de chimie et de matériaux s’efforcent de développer de nouveaux produits parce que les méthodes traditionnelles de découverte de nouveaux matériaux avancés sont trop lentes et trop coûteuses pour répondre à la demande », a déclaré M. Godwin. « Pourtant, la demande de nouveaux matériaux avancés augmente considérablement à mesure que nos économies s’électrifient et se décarbonisent.

Orbital Materials n’est pas le premier à appliquer l’IA à la recherche et au développement de matériaux.

Osmium AI, dirigée par un ex-Googler et soutenue par Y Combinator, permet aux clients industriels de prédire les propriétés physiques de nouveaux matériaux, puis d’affiner et d’optimiser ces nouveaux matériaux grâce à l’IA. Plusieurs articles universitaires publiés au cours de la dernière décennie proposent des moyens d’accélérer les processus de conception de matériaux grâce à l’IA en tandem avec de vastes bases de données de molécules. DeepMind elle-même étudie les matériaux issus de l’IA et a annoncé l’année dernière qu’elle avait conçu un algorithme pour découvrir des millions de cristaux qui pourraient un jour alimenter des technologies commerciales.

Mais ce qui distingue Orbital Materials, c’est son modèle d’IA propriétaire pour la science des matériaux, affirme M. Godwin.

« Nous nous sommes beaucoup inspirés des succès des grands modèles de langage et d’AlphaFold pour construire nos ensembles de données », explique M. Godwin. « Dans ces modèles, l’important est de disposer d’un grand nombre de types de données différents : les modèles comme ChatGPT sont entraînés sur du code, des articles de presse, des textes scientifiques et des encyclopédies. Cette diversité est l’un des éléments qui confèrent aux modèles leurs remarquables capacités. »

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Le modèle d’Orbital, appelé Linus, sert d’épine dorsale au laboratoire de la startup dans le New Jersey, où il stimule la recherche et le développement dans le domaine des matériaux et de la chimie. Selon M. Godwin, Linus a été entraîné sur un vaste ensemble de données de simulations et de matériaux, allant des batteries et des semi-conducteurs aux catalyseurs et aux molécules organiques.

Les scientifiques qui utilisent Linus entrent des instructions en langage naturel – par exemple « un matériau qui absorbe bien le dioxyde de carbone » – et le système génère une structure moléculaire en 3D qui répond aux critères. En partant d’un nuage aléatoire d’atomes, Linus affine la structure de manière itérative jusqu’à ce qu’elle réponde au mieux aux instructions.

« Nous adoptons une approche complète de l’IA pour développer un pipeline de matériaux en interne », poursuit M. Godwin.

Comme toutes les GenAI, Linus n’est pas parfait – il génère parfois des matériaux qu’il n’est pas physiquement possible de fabriquer. Mais M. Godwin affirme qu’il a a réussi à en développer au moins un : un filtre bon marché et plus fiable pour capturer le dioxyde de carbone de l’air. Orbital prévoit d’annoncer plus de détails cette année.

Orbital, dont l’équipe de 13 personnes est basée à Londres, ne prévoit pas de fabriquer le filtre lui-même, ni aucun autre matériau d’ailleurs. L’objectif est plutôt d’amener les matériaux jusqu’à la phase de validation du concept ou de démonstration pilote, puis de rechercher des fabricants extérieurs comme partenaires.

Pour y parvenir, Orbital a récemment levé 16 millions de dollars dans le cadre d’un tour de table de série A mené par Radical Ventures avec la participation de Toyota Ventures. Portant le total des fonds levés par la startup à environ 21 millions de dollars, M. Godwin indique que ces nouveaux capitaux seront consacrés à l’expansion des équipes d’Orbital chargées de la science des données et des laboratoires de recherche.

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« Tout comme AlphaFold permet de découvrir de nouveaux médicaments et de les commercialiser plus rapidement, la technologie d’Orbital Materials permet de concevoir et de commercialiser de nouveaux matériaux avancés à une vitesse sans précédent », a déclaré M. Godwin.

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