Materiały wyznaczają granice tego, co mogą tworzyć poszczególne branże, jak działają produkty i jak rozwijają się społeczeństwa. Jednak droga od obiecującej koncepcji materiału do zastosowania przemysłowego wciąż jest długa, kosztowna i obarczona niepewnością.

Dziś postępy w modelowaniu obliczeniowym, sztucznej inteligencji, eksperymentach fizycznych i obliczeniach kwantowych otwierają nowe możliwości. Jednak sama technologia nie wystarczy, by zrewolucjonizować proces odkrywania materiałów.

W wielu procesach badawczo-rozwojowych obliczenia, syntezę, charakteryzację, przetwarzanie i skalowanie nadal traktuje się jako odrębne etapy. W rzeczywistości każdy z nich wpływa na pozostałe. Kolejny przełom nastąpi dzięki połączeniu tych możliwości w zintegrowane procesy, projektowane z myślą o rzeczywistych parametrach użytkowych, możliwości produkcji na skalę przemysłową oraz rezultatach biznesowych.

Z naszej perspektywy

W Quantum Lab Capgemini uważamy, że materiałoznawstwo zbliża się do punktu zwrotnego. Kolejny przełom najprawdopodobniej nie będzie wynikiem zastosowania jednej technologii. Narodzi się z połączenia sztucznej inteligencji, symulacji obliczeniowych, eksperymentów fizycznych i obliczeń kwantowych.

Łączne wykorzystanie tych możliwości może pomóc naukowcom poruszać się w ogromnej przestrzeni możliwych materiałów, identyfikować obiecujących kandydatów, określać poziom niepewności oraz weryfikować ich właściwości w rzeczywistych warunkach. Takie zintegrowane podejście pozwala również znacznie wcześniej uwzględnić w procesie odkrywania takie kwestie jak możliwość produkcji na skalę przemysłową, degradacja materiałów, ograniczenia w łańcuchu dostaw czy wymogi regulacyjne.

Przyszłość należy do organizacji, które odpowiednio przeprojektują swoje procesy badawczo-rozwojowe.

Od odizolowanych metod do współpracy transdyscyplinarnej

Nowe technologie już dziś zmieniają poszczególne obszary badań nad materiałami. Jednak ich największa wartość tkwi w sposobie, w jaki mogą ze sobą współdziałać.

Sztuczna inteligencja może odkrywać wzorce w złożonych zbiorach danych i proponować nowych kandydatów na materiały. Symulacje mogą przewidywać ich zachowanie w różnych warunkach i skalach. Eksperymenty fizyczne pozwalają weryfikować przewidywania, ujawniać nieoczekiwane mechanizmy awarii oraz udoskonalać kolejne modele. Obliczenia kwantowe mogą natomiast dostarczać dodatkowych informacji w przypadku wybranych problemów, które nadal stanowią wyzwanie dla metod klasycznych.

Szansą jest stworzenie ciągłego cyklu odkrywania, w którym dane, teoria, symulacje i eksperymenty wzajemnie się wzmacniają. Taka zmiana może pomóc organizacjom wyjść poza etap obiecujących wyników laboratoryjnych i opracowywać materiały, które są niezawodne, możliwe do produkcji na skalę przemysłową i opłacalne ekonomicznie.

Czego dowiesz się z tego materiału (PoV – Point of View)

W tej publikacji zachęcamy organizacje do przyjrzenia się kilku istotnym aspektom kolejnego etapu odkrywania materiałów, takim jak:

  • Dlaczego obiecujące materiały często nie trafiają do zastosowań przemysłowych
  • Jak przeprojektować procesy badawczo-rozwojowe
  • Gdzie inwestować w specjalistyczną infrastrukturę obliczeniową
  • Jak tworzyć konsorcja przedkonkurencyjne
Pobierz PoV

Dlaczego to ma znaczenie

Zintegrowane podejście do odkrywania materiałów może pomóc organizacjom z większą pewnością identyfikować obiecujących kandydatów, wcześniej uwzględniać możliwość ich produkcji na skalę przemysłową oraz ograniczenia wynikające z rzeczywistych warunków, a także zmniejszać ryzyko kosztownych niepowodzeń na późniejszych etapach. Może również pomóc skoncentrować eksperymenty i zasoby obliczeniowe tam, gdzie przynoszą największą wartość, usprawnić transfer wiedzy między dyscyplinami i instytucjami oraz tworzyć bardziej elastyczne procesy badawczo-rozwojowe, ukierunkowane na konkretne rezultaty.

Rezultatem jest nie tylko szybsze odkrywanie, lecz także bardziej inteligentna droga od prognozy do produkcji.

Jak zintegrowane podejście do odkrywania może działać w praktyce: w publikacji pokazujemy, w jaki sposób połączenie różnych technologii może pomóc rozwiązywać złożone wyzwania w wielu branżach:

  • Lotnictwo i obronność: przewidywanie korozji samolotów, zanim się rozpocznie
    Metody kwantowe mogą usprawnić modelowanie kluczowych oddziaływań chemicznych, symulacje pozwalają ocenić ich konsekwencje inżynieryjne, sztuczna inteligencja może analizować potencjalne materiały, a testy fizyczne umożliwiają weryfikację ich właściwości w rzeczywistych warunkach.
  • Nauki przyrodnicze: wcześniejsze wykrywanie toksyczności leków
    Symulacje mogą modelować zachowanie biologiczne, obliczenia kwantowe mogą udoskonalać wybrane obliczenia molekularne, sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce i potencjalne zagrożenia, a testy fizyczne pozwalają weryfikować wyniki w wielu skalach.
  • Energetyka i usługi komunalne: odkrywanie nowych materiałów dla systemów energetycznych o zerowej emisji netto
    Sztuczna inteligencja i symulacje mogą analizować potencjalnych kandydatów, analiza niepewności może wskazywać obszary wymagające większej dokładności, natomiast metody klasyczne lub kwantowe mogą koncentrować się na najbardziej obiecujących rozwiązaniach przed przystąpieniem do ich fizycznej weryfikacji.

Najistotniejszy wniosek

Kolejny przełom w odkrywaniu materiałów najprawdopodobniej nie będzie wynikiem zastosowania jednej technologii. Jego źródłem będzie skuteczniejsze połączenie istniejących możliwości. Sztuczna inteligencja, symulacje, eksperymenty i obliczenia kwantowe już same w sobie oferują ogromny potencjał. Ich połączenie tworzy bezprecedensowy motor odkryć. Przyszłość należy do organizacji, które odpowiednio dostosują swoje procesy.