«Новые инструменты ИИ обладают невероятной мощью. Но если вы попытаетесь открыть капот и понять, что они делают, вы обычно останетесь ни с чем полезным», — сказал Джексон. «Для химии это может быть очень неприятно. ИИ может помочь нам оптимизировать молекулу, но он не может сказать нам, почему это оптимально — каковы важные свойства, структуры и функции? Благодаря нашему процессу мы определили, что придает этим молекулам большую фотостабильность. Мы превратили черный ящик ИИ в прозрачный стеклянный шар».
«Что мешает коммерциализации органической фотовольтаики, так это проблемы со стабильностью. Высокопроизводительные материалы деградируют под воздействием света, а это не то, что нужно для солнечной батареи», — сказал Диао. «Их можно изготавливать и устанавливать способами, которые невозможны с кремнием, и они также могут преобразовывать тепло и инфракрасное излучение в энергию, но стабильность является проблемой с 1980-х годов».
«Подход модульной химии прекрасно дополняет замкнутый цикл эксперимента. Алгоритм ИИ запрашивает новые данные с максимальным потенциалом обучения, а автоматизированная платформа синтеза молекул может очень быстро генерировать новые требуемые соединения. Затем эти соединения тестируются, данные возвращаются в модель, и модель становится умнее — снова и снова», — сказал Берк, который также является профессором в Медицинском колледже Карла Иллинойса. «До сих пор мы были в основном сосредоточены на структуре. Теперь наш автоматизированный модульный синтез перешел в сферу исследования функции»
«Мы используем ИИ для генерации гипотез, которые мы можем проверить, чтобы затем запустить новые кампании по исследованию, проводимые людьми», — сказал Джексон. «Теперь, когда у нас есть некоторые физические дескрипторы того, что делает молекулы фотостабильными, это делает процесс скрининга новых химических кандидатов значительно проще, чем слепой поиск в химическом пространстве».
«Это доказательство принципа того, что можно сделать. Мы уверены, что сможем обратиться к другим материальным системам, и возможности ограничены только нашим воображением. В конечном итоге мы представляем себе интерфейс, в котором исследователи могут вводить желаемую химическую функцию, а ИИ будет генерировать гипотезы для проверки», — сказал Шредер. «Эта работа могла быть реализована только с помощью многопрофильной команды, людей, ресурсов и объектов, которые у нас есть в Иллинойсе, и нашего коллеги в Торонто. Пять групп объединились, чтобы создать новое научное понимание, которое было бы невозможно, если бы любая из подгрупп работала изолированно».