1. L’importance des Batteries

Les batteries sont essentielles dans notre quotidien, alimentant une multitude d’appareils, des smartphones aux voitures électriques. Leur fonctionnement repose sur des réactions chimiques aux électrodes qui libèrent de l’énergie. Les électrolytes liquides utilisés dans les batteries actuelles, bien que efficaces, présentent des inconvénients majeurs comme les fuites et la formation de dendrites, qui peuvent entraîner des courts-circuits.

2. La Révolution des Électrolytes Solides

Une solution prometteuse pour améliorer la densité énergétique des batteries réside dans l’utilisation d’électrolytes solides. Cependant, cette approche pose des défis en termes de conductivité ionique. Les électrolytes solides doivent permettre le passage des ions lithium d’une électrode à l’autre sans ralentir la réaction chimique, ce qui est techniquement complexe.

3. L’IA au Service de la Découverte de Matériaux

C’est ici que l’IA entre en jeu. Microsoft et un laboratoire américain ont utilisé des modèles d’IA pour découvrir un nouveau matériau pour les batteries. En s’inspirant des outils de génération d’images comme DALL-E, ils ont appliqué des techniques de diffusion moléculaire pour simuler et analyser des millions de candidats potentiels.

4. Accélération de la Découverte

4.1 Modèles d’IA avancés : L’IA utilise des modèles avancés comme le Distributional Graphormer pour simuler les propriétés des matériaux à partir de leur composition atomique. Cela permet de tester des millions de combinaisons en un temps record.

4.2 Réduction des Temps de Calcul : Ce qui prenait des années en recherche traditionnelle est maintenant réduit à quelques heures grâce aux capacités de calcul des modèles d’IA. Par exemple, Microsoft a utilisé l’IA pour passer de 32 millions de candidats matériaux à 800 en seulement 70 heures de calcul sur 1000 machines virtuelles.

5. Amélioration de la Précision

5.1 Simulations 3D : L’IA est capable de générer des formes 3D des matériaux et de prédire comment les molécules interagiront entre elles. Cette capacité est cruciale pour comprendre les propriétés des matériaux, telles que la conductivité et la stabilité.

5.2 Filtrage Efficace : L’IA peut rapidement éliminer les matériaux qui ne répondent pas aux critères souhaités, réduisant ainsi le nombre de candidats à ceux qui sont les plus prometteurs. Cela se fait en filtrant sur des critères comme la stabilité chimique et la conductivité ionique.

6. Innovation Méthodologique

6.1 Techniques de Diffusion : L’utilisation de techniques de diffusion, similaires à celles utilisées pour la génération d’images (comme dans DALL-E), permet de simuler et de reconstruire les structures atomiques avec une grande précision.

6.2 Alignement des Propriétés : Les chercheurs peuvent conditionner les modèles d’IA pour générer des matériaux avec des propriétés spécifiques, comme une meilleure conductivité ou une plus grande densité énergétique, en alignant les représentations compressées des molécules avec les exigences souhaitées.

7. Économie de Ressources

7.1 Réduction des Coûts : Les simulations et les modèles d’IA permettent de réduire les coûts associés à la recherche et au développement de nouveaux matériaux en minimisant les essais et erreurs dans le laboratoire physique.

7.2 Optimisation des Ressources : En sélectionnant uniquement les matériaux les plus prometteurs pour des tests plus poussés, l’IA optimise l’utilisation des ressources de laboratoire et réduit le gaspillage.

8. Principes des Modèles de Diffusion

8.1 Concept de Diffusion

• Images 2D : Les modèles de diffusion pour les images fonctionnent en apprenant à déflouter progressivement des images. Ils commencent avec des images nettes et ajoutent progressivement du bruit (ou flou), puis entraînent le modèle à enlever ce bruit pour retrouver l’image originale.
• Atomes et Molécules : En science des matériaux, le concept est similaire. Au lieu de pixels, ce sont les positions des atomes qui sont diffusées. Les atomes sont déplacés légèrement pour simuler du « flou » et le modèle apprend à retrouver la structure initiale de la molécule ou du matériau.

8.2 Formation et Réconstruction

• Entraînement : Le modèle est entraîné en utilisant des données de structures atomiques connues. Comme avec les images, où le modèle apprend à partir d’images floutées à retrouver des images nettes, le modèle pour matériaux apprend à partir de structures légèrement perturbées.
• Génération de Nouvelles Structures : Une fois entraîné, le modèle peut prendre une composition atomique donnée et générer sa structure 3D la plus probable. Cela permet de prédire comment un nouveau matériau pourrait se comporter.

9. Applications en Science des Matériaux

9.1 Simulation de Structures

Formes 3D : Les modèles de diffusion peuvent générer toutes les formes 3D possibles d’un matériau, ce qui est crucial pour comprendre ses propriétés. La forme 3D influence des propriétés telles que la conductivité, la stabilité thermique, et les interactions moléculaires.

Variabilité des Formes : Un matériau ou une molécule n’est pas statique. Les modèles de diffusion peuvent prédire la variabilité des formes autour de la position d’équilibre, fournissant une vue complète des comportements possibles du matériau.

9.2 Recherche de Nouveaux Matériaux

Filtrage Efficace : Les modèles de diffusion peuvent rapidement filtrer des millions de compositions atomiques pour identifier celles qui sont les plus prometteuses. Par exemple, dans le cas des électrolytes solides pour batteries, l’IA a réduit 32 millions de candidats à 800, puis à 23 matériaux viables.

Optimisation des Propriétés : Les chercheurs peuvent conditionner les modèles pour cibler des propriétés spécifiques, telles que la conductivité ionique ou la stabilité chimique, en alignant les compositions atomiques avec les caractéristiques souhaitées.

9.3 Économies de Temps et de Ressources

Vitesse de Calcul : Les modèles de diffusion permettent de réaliser des simulations complexes beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles de calcul haute performance. Cela réduit le temps nécessaire pour découvrir de nouveaux matériaux.

Réduction des Coûts : Moins de ressources sont nécessaires pour les essais en laboratoire, car les modèles de diffusion peuvent prédire les propriétés des matériaux avant même qu’ils ne soient synthétisés.

10. Exemple Concret

L’excellente chaîne Youtube « Underscore » propose un exemple concret dans leur vidéo « Comment l’IA vient de trouver un nouveau matériau pour batteries »  dans cette vidéo on nous montre l’utilisation du modèle Distributional Graphormer par Microsoft pour découvrir un nouvel électrolyte solide pour les batteries. En appliquant les principes de diffusion, les chercheurs ont pu :

• Réduire le nombre de matériaux candidats de 32 millions à 800 en 70 heures.
• Sélectionner 23 matériaux pour des calculs plus précis.
• Identifier un matériau prometteur composé de sodium, lithium, yttrium, et chlore.

Conclusion

L’utilisation de l’IA dans la recherche de nouveaux matériaux pour batteries montre un potentiel énorme. En accélérant le processus de découverte et en augmentant les chances de trouver des matériaux efficaces, l’IA pourrait révolutionner non seulement les batteries, mais aussi de nombreux autres domaines scientifiques. Cette avancée ouvre la voie à des innovations futures qui pourraient transformer nos technologies et notre quotidien.

En conclusion, l’IA change radicalement la recherche de nouveaux matériaux pour les batteries en accélérant le processus de découverte, en améliorant la précision des simulations, en innovant méthodologiquement, et en économisant des ressources. Ces avancées promettent un avenir où les batteries seront plus efficaces, plus durables, et plus performantes, répondant ainsi aux besoins croissants de notre société technologique.