Jonathan Bean, CEO și Co-Fondator al Materials Nexus – Seria de Interviuri

Jonathan Bean este CEO și Co-Fondator al Materials Nexus. Cu o experiență în ambele domenii, teoretic și practic, ale științei materialelor, Jonathan a identificat rapid oportunitatea pentru o nouă platformă de modelare a materialelor. În timp ce era cercetător la Universitatea Cambridge, a fondat Materials Nexus pentru a accelera adoptarea noilor materiale pentru a aborda criza climatică.

Cercetarea sa de doctorat la Universitatea York a fost despre tehnici avansate de modelare pentru materiale policristaline.

Alături de rolul său la Materials Nexus, Jonathan este mentor în cadrul Global Talent Mentoring și al programului Leaders in Innovation Fellowships, condus de Royal Academy of Engineering. De asemenea, predă știința materialelor pentru ingineri la Trinity College, Cambridge și este Visiting Fellow la Universitatea London South Bank.

Materials Nexus este o companie care utilizează inteligența artificială pentru a crea materiale superioare mai rapid decât oricând.

Puteți împărtăși povestea din spatele fondării Materials Nexus? Ce v-a inspirat crearea companiei și focalizarea pe descoperirea materialelor condusă de inteligență artificială?

În cele din urmă, limita a ceea ce poate fi construit este dată de materialele utilizate pentru a-l construi; aceasta a fost motivația mea pentru a studia știința materialelor. În timpul meu la Universitatea Cambridge, lucrând cu co-fondatorul meu Robert Forrest, dorința de a face cercetarea noastră să meargă mai repede ne-a inspirat să ne îndreptăm spre dezvoltarea algoritmilor de învățare automată. Acesta a devenit fundamentul tehnologiei Materials Nexus.

A fost clar că această cercetare ar putea avea un impact pozitiv în lume și adoptarea sa trebuia să fie accelerată. La fel, performanța produselor este limitată de materiale, la fel și progresul nostru către zero emisii. Acesta este motivul pentru care am fondat afacerea.

O forță motrice pentru noi, ca companie, este să îmbunătățim starea lumii, din punct de vedere mediului, geopolitic și etic. Obiectivul nostru este să revoluționăm industria materialelor prin proiectarea de materiale noi care să îndeplinească cerințele în creștere pentru durabilitate și performanță.

Puteți explica cum inteligența artificială transformă procesul de descoperire a materialelor, în special în contextul Materials Nexus?

La fel cum inteligența artificială a impactat procesul de descoperire a medicamentelor, ea transformă și procesul de descoperire a materialelor; transformând ceea ce este, de obicei, o abordare bazată pe încercări și erori într-un proces de proiectare intenționat. Dar, spre deosebire de cercetarea farmaceutică, există complexitatea adăugată și un spațiu de căutare mai larg pe întreaga tabelă periodică. La Materials Nexus, ne uităm la întreaga scară, de la nivelul cuantic la nivelul bulk – ceea ce înseamnă că nu numai că utilizăm mecanica cuantică pentru predicția compoziției, dar și modelăm tehnici de procesare și sinteză. Acest lucru ne permite să nu numai să identificăm, dar și să producem fizic materiale de înaltă performanță cu precizie, într-o perioadă de câteva luni, în loc de decenii, accelerând semnificativ procesul de cercetare și dezvoltare.

Care sunt beneficiile cheie ale utilizării inteligenței artificiale în comparație cu metodele tradiționale de încercări și erori în dezvoltarea de noi materiale?

Utilizarea inteligenței artificiale pentru descoperirea materialelor oferă mai multe beneficii: viteză, eficiență și durabilitate fiind cheie. Platforma noastră bazată pe inteligență artificială poate analiza seturi de date vaste și poate prezice proprietățile materialelor cu precizie, toate acestea înainte de a păși într-un laborator, făcând procesul eficient din punct de vedere al costurilor și mai puțin risipitor, deoarece minimizează nevoia de experimente scumpe și consumatoare de resurse. Acest lucru înseamnă că procesele care, de obicei, durează zile într-un laborator pot fi efectuate în câteva ore pe platforma noastră.

Acest lucru deblochează un nou set de oportunități cu “proiectare” de materiale țintită versus descoperire. Este posibil să se incorporeze orice set de date sau parametri de material, cum ar fi emisiile de CO2, costul sau greutatea, și să se caute compoziții care să corespundă nevoilor specifice, răsturnând procesul de “descoperire” pe cap.

Care este rolul inteligenței artificiale și al învățării automate în reducerea impactului mediului asupra producției de materiale?

Utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate deblochează un nou set de oportunități de materiale prin faza de descoperire. La nivelul producției, impactul acestui lucru este dublu; primul este compoziția elementală a materialelor însele, al doilea este condițiile de procesare a materialelor. Descoperirea materialelor condusă de inteligență artificială poate exclude anumite elemente care au un cost mediului ridicat (de exemplu, elemente pământ rare) sau poate reduce procentul de compoziție. De asemenea, poate fi utilizată pentru a examina tehnici de procesare (de exemplu, temperatura, presiunea sau puritatea minereului) necesare pentru a produce materialul și pentru a identifica metode cu consum redus de energie. Aceste două aspecte pot avea un impact semnificativ asupra emisiilor primare ale producției de materiale. Cu toate acestea, este important de remarcat că impactul asupra mediului depășește producția în sine. Aplicarea materialelor superioare, atât din punct de vedere al performanței, cât și al costului, poate avea un impact pozitiv semnificativ prin faptul că face tehnologiile durabile mai accesibile (de exemplu, vehicule electrice mai ieftine), mai eficiente (de exemplu, cipuri de calculator mai bune pentru inteligență artificială) și mai puțin toxice la sfârșitul ciclului de viață (de exemplu, înlocuirea hidrofluorocarburilor).

Cum a reușit Materials Nexus să creeze un magnet fără pământuri rare în doar trei luni, și ce sunt implicațiile acestei descoperiri?

Platforma noastră a putut analiza peste 100 de milioane de compoziții posibile de magneți fără pământuri rare, toate acestea înainte de a păși într-un laborator. Acest lucru a însemnat că, atunci când am progresat spre stadiul de sinteză, am avut deja o predicție precisă a compoziției și a proprietăților sale.

Implicațiile acestui magnet sunt semnificative: descoperirea depășește descoperirea singulară a acestui material și semnalează transformarea proceselor seculare de proiectare a materialelor. Pe măsură ce platforma noastră devine mai dezvoltată și mai inteligentă, vom putea prezice compoziții și mai rapid și în multiple domenii de materiale. Cu 10^100 de compoziții de elemente din tabelul periodic, posibilitățile sunt nelimitate.

Poate inteligența artificială să înlocuiască metalele rare în alte aplicații, în afara magneților?

Descoperirea materialelor condusă de inteligență artificială are potențialul de a identifica și dezvolta materiale alternative pentru o gamă largă de aplicații, dincolo de magneți. În acest caz, obiectivul a fost să se găsească o compoziție alternativă de magnet care să elimine elementele pământ rare, dar algoritmii noștri de căutare bazată pe învățare automată sunt construiți pentru a fi aplicați oricărui tip de material. Acest lucru înseamnă că construim o platformă universală de proiectare a materialelor.

Cum colaborarea dintre Materials Nexus, Henry Royce Institute și Universitatea Sheffield îmbunătățește dezvoltarea de noi materiale?

Colaborările noastre cu parteneri strategici cheie din ecosistemul de inovare din Regatul Unit, cum ar fi Henry Royce Institute și Universitatea Sheffield, ne oferă acces la facilități de clasă mondială și expertiză în domenii specializate ale științei materialelor. Aceste parteneriate ne permit să accelerăm sinteza și testarea predicțiilor noastre.

Care alte sectoare ar putea beneficia de descoperirea materialelor condusă de inteligență artificială și cum?

Descoperirea materialelor condusă de inteligență artificială poate avea impact asupra fiecărui tip de material. La Materials Nexus, ne concentrăm asupra materialelor care sunt considerate printre cele mai dificile și mai scumpe de a fi dezvoltate și îmbunătățite, deoarece acestea au potențialul de a avea cel mai mare impact pozitiv. Fiecare industrie va fi afectată: energie, aviație, supercalculatoare, transport, pentru a numi câteva. De exemplu, în sectorul energetic, inteligența artificială poate ajuta la dezvoltarea de materiale mai eficiente și durabile pentru baterii și celule solare. În domeniul supercalculatoarelor, poate conduce la crearea de noi materiale semiconductoare care îmbunătățesc capacitățile de stocare și procesare a datelor. Prin facilitarea dezvoltării rapide a materialelor de înaltă performanță, inteligența artificială poate stimula inovația și durabilitatea în aproape toate industriile.

Care sunt perspectivele viitoare pentru inteligența artificială în știința materialelor și cum vor afecta diferitele industrii?

Lucrarea noastră va continua să împingă limitele a ceea ce este posibil și suntem dedicați să spargem aceste bariere. Materiale superioare înseamnă inovație superioară pentru a îndeplini cerințele provocărilor de mâine. Viitorul este limitat doar de imaginația noastră.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Materials Nexus ar trebui să viziteze Materials Nexus.