Trong một bài báo khoa học vừa được xuất bản trên chuyên san Nature vào sáng nay, Google DeepMind cùng các cộng sự quốc tế đã công bố thành quả từ mô hình AlphaMaterials. Đây là hệ thống AI được huấn luyện trên hàng triệu cấu trúc tinh thể nhằm dự đoán chính xác trạng thái liên kết điện tử và tìm kiếm các vật liệu siêu dẫn ở điều kiện nhiệt độ và áp suất thực tế.
AlphaMaterials đã sàng lọc hơn 200 triệu cấu trúc hóa học khả dĩ chỉ trong vòng 3 tuần, một khối lượng công việc từng tiêu tốn của các nhà vật lý thực nghiệm hàng thế kỷ. Đáng chú ý, hệ thống đã chỉ ra hai hợp chất gốc Boron-Nitride pha tạp đặc biệt có khả năng duy trì tính siêu dẫn ở mức nhiệt độ lên đến 22 độ C trong môi trường áp suất tiêu chuẩn.
Kết quả dự đoán của AI đã được kiểm chứng độc lập tại phòng thí nghiệm quốc gia Argonne (Mỹ), xác nhận độ chính xác của cấu trúc vật liệu mới. Khám phá này mở ra cánh cửa hiện thực hóa lưới điện truyền tải không hao hụt năng lượng và chip bán dẫn siêu tốc độ không tỏa nhiệt trong tương lai gần.
Giới khoa học toàn cầu đang xem đây là minh chứng rõ nét nhất cho thấy AI không chỉ dừng lại ở việc xử lý ngôn ngữ hay sáng tạo nội dung số, mà đang trực tiếp thúc đẩy các cuộc cách mạng trong khoa học tự nhiên cơ bản.