Các nhà khoa học tại Đại học Cambridge đã công bố một nghiên cứu trên tạp chí Science, mô tả việc áp dụng mô hình Diffusion AI để thiết kế các vật liệu bán dẫn mới. Bằng cách mô phỏng quá trình tinh thể hoá dưới dạng một chuỗi các bước diffusion, mô hình có thể tạo ra các cấu trúc nguyên tử chưa từng được khám phá.
Trong thí nghiệm, mô hình đã đề xuất hơn 1.200 cấu trúc vật liệu, trong đó 45 cấu trúc được xác nhận bằng mô phỏng DFT (Density Functional Theory) có độ dẫn điện và băng thông quang học vượt trội so với silicon truyền thống. Độ chính xác dự đoán của mô hình đạt 95%, gấp đôi các phương pháp truyền thống dựa trên học máy.
Kết quả này không chỉ mở ra một con đường nhanh chóng để khám phá vật liệu mới mà còn giảm thời gian và chi phí nghiên cứu từ vài năm xuống còn vài tháng. Nhóm nghiên cứu đang hợp tác với các công ty công nghệ bán dẫn để đưa các vật liệu tiềm năng vào giai đoạn thử nghiệm thực tế.
Bài báo cũng kèm theo mã nguồn và bộ dữ liệu được công bố trên GitHub, khuyến khích các nhà nghiên cứu khác tái tạo và mở rộng phương pháp cho các lĩnh vực như năng lượng tái tạo và lưu trữ năng lượng.