Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Monaten zu einem immer nützlicheren und allgegenwärtigen Werkzeug entwickelt. Diese Technologie hat sich weiterentwickelt und kann nun mehr als nur Texte oder Bilder aus Sätzen generieren. In Deutschland wurde beispielsweise ein solches Tool entwickelt, das die Gesundheit von tausend Herzen pro Sekunde analysieren kann, und es gibt sogar ein anderes, das Probleme der Internationalen Mathematikolympiade löst. Selbst Google hat eine KI, die 400.000 neue Materialien entwirft.
Im vergangenen November stellte Google seinen “ChatGPT der Chemie” vor. Eine künstliche Intelligenz, die angeblich Millionen neuer Materialien entdeckt hat. Aber was ist wirklich dran? Eine neue Studie, veröffentlicht in der Zeitschrift Nature von Forschern, die einen Teil von dem analysiert haben, was Google DeepMind entdeckt hat, zeigt, dass “wir noch keine überraschend neuen Verbindungen gefunden haben”, wie es in 404media berichtet wird.
Google schrieb im November, dass sein KI-System, genannt GNoME (Graph Networks for Material Exploration), “2,2 Millionen neue Kristalle findet, einschließlich 380.000 stabiler Materialien, die zukünftige Technologien vorantreiben könnten”. Das Unternehmen fügte hinzu, dass dies “fast 800 Jahre an Wissen entspricht”, dass viele der Entdeckungen “der bisherigen chemischen Intuition entgehen”; und dass es “eine Größenordnungserweiterung bei den Materialien darstellt, die der Menschheit bekannt sind”.
Für ihre Experimente schufen Forscher des Lawrence Berkeley National Lab zusammen mit Google ein “menschliches Labor (A-Lab)”, das “Berechnungen, historische Literaturdaten, maschinelles Lernen und aktives Lernen nutzte, um die Ergebnisse der mit Robotik durchgeführten Experimente zu planen und zu interpretieren”. Tatsächlich verwendeten sie künstliche Intelligenz und Roboter, um Menschen im Labor zu ersetzen, und diese Technologien entdeckten und synthetisierten neue Materialien. Etwas, das laut den Wissenschaftlern “die Wirksamkeit von KI-getriebenen Plattformen für die autonome Materialentdeckung demonstriert”.
“Es gibt nichts Neues”
Trotz Googles Ankündigung im November haben im letzten Monat mehrere Forschungen zu diesem Thema stattgefunden. Wissenschaftler haben die von DeepMind bereitgestellten Dokumente analysiert und ihre eigenen Analysen veröffentlicht, die darauf hindeuten, dass diese Forschung überbewertet wird. Materialwissenschaftler, die von den Medien interviewt wurden, betonen, dass KI in diesem Bereich sehr vielversprechend ist, behaupten jedoch, dass Google und seine Deep-Learning-Techniken nicht plötzlich einen unglaublichen Fortschritt in dieser Branche darstellen.
Diese Woche wurde ein Artikel in der Zeitschrift Chemical Materials veröffentlicht, in dem Forscher der Universität von Kalifornien in Santa Barbara (USA) eine zufällige Stichprobe der 380.000 von DeepMind vorgeschlagenen Strukturen ausgewählt haben. Sie behaupten, dass keine dieser Strukturen einen Drei-Teile-Test besteht, um zu bestimmen, ob das Material “glaubwürdig”, “nützlich” und “neu” ist. Tatsächlich glauben sie, dass das, was die KI von Google gefunden hat, “kristalline anorganische Verbindungen sind und als solche beschrieben werden sollten, anstatt den allgemeineren Begriff ‘Material’ zu verwenden”.
In ihrer Analyse beschreiben die Forscher auch, dass “wir in den Auflistungen von GNoME und Stable Structure noch keine auffallend neuen Verbindungen gefunden haben, obwohl wir erwarten, dass es einige unter den 384.870 Zusammensetzungen geben muss. Wir beobachten auch, dass viele der neuen Zusammensetzungen triviale Anpassungen bekannter Materialien sind, aber der computergestützte Ansatz bietet glaubwürdige globale Zusammensetzungen, was uns Vertrauen in den zugrunde liegenden Ansatz gibt”.
Anthony Cheetham, einer der Verantwortlichen für die Studie, betont in einem Interview mit 404media, dass “der Artikel von Google bei weitem nicht ausreicht, um einen nützlichen und praktischen Beitrag für experimentelle Materialwissenschaftler zu leisten. Wenn ich nach einem neuen Material für eine spezifische Funktion suchen würde, würde ich nicht mehr als 2 Millionen neue Zusammensetzungen durchforsten, wie Google vorschlägt. Ich glaube nicht, dass dies der beste Weg nach vorne ist, und niemand hat genug Zeit in seinem Leben, um 2,2 Millionen Möglichkeiten zu überprüfen und zu entscheiden, wie nützlich sie sein könnten.”
Cheetham weist auch darauf hin, dass “die allgemeine Methodik wahrscheinlich ziemlich gut funktioniert, aber sie muss viel stärker auf spezifische Bedürfnisse ausgerichtet sein”. Er versichert sogar, dass sie während ihrer Forschung “ziemlich viel Zeit damit verbrachten, eine sehr kleine Untergruppe der Dinge zu überprüfen, die vorgeschlagen wurden, und stellten fest, dass es nicht nur keine Funktionalität gab, sondern dass die meisten davon zwar glaubwürdig, aber nicht sehr neuartig sind, da es sich einfach um Derivate von bereits bekannten Dingen handelt”.
Bezüglich des “autonomen Labors (A-Lab)” haben Forscher aus dem Vereinigten Königreich angegeben, dass sie die 43 “neuartigen Verbindungen”, die die KI von Google geschaffen hatte, analysiert und “vier häufige Fehler in der Analyse” entdeckt haben. Leider führen diese Fehler zu dem Schluss, dass in dieser Arbeit keine neuen Materialien entdeckt wurden.
Die von demselben Medium befragten Wissenschaftler glauben, dass ein von KI geleiteter Prozess zur Entdeckung neuer Materialien vielversprechend ist, aber sie sagten, dass die spezifischen Dokumente, die sie analysierten, nicht unbedingt große Durchbrüche waren und nicht als solche kontextualisiert werden sollten. Angesichts der durch diese Untersuchungen verursachten Aufregung versichert Google DeepMind, dass es alle Behauptungen aufrechterhält, die im GNoME-Dokument vom November gemacht wurden.
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