Microsoft continue d’accélérer ses avancées en intelligence artificielle avec un nouveau modèle baptisé MatterGen, conçu pour générer des matériaux avec des propriétés spécifiques.
Ce modèle de génération d’IA pourrait transformer le domaine de la recherche en réduisant considérablement le temps nécessaire pour identifier des matériaux adaptés à des projets complexes.
L’objectif principal de MatterGen est de simplifier la recherche de matériaux en permettant aux utilisateurs de décrire précisément leurs besoins. Par exemple, au lieu de passer des mois à expérimenter différents composés, les chercheurs peuvent utiliser MatterGen pour générer instantanément des suggestions de matériaux basés sur des exigences comme la composition chimique, les propriétés magnétiques ou d’autres caractéristiques spécifiques.
Comment ça fonctionne ? À la manière de générateurs d’images comme DALL-E ou Grok, MatterGen utilise l’IA pour produire des résultats basés sur des descriptions textuelles. Les scientifiques peuvent demander des matériaux avec des propriétés précises, et MatterGen génère des solutions adaptées en quelques instants.
Un succès déjà démontré
Un partenariat entre Microsoft et une équipe chinoise a démontré l’efficacité de MatterGen en créant un nouveau matériau, TaCr₂O₆. Selon une étude publiée sur le sujet, ce matériau correspondait exactement aux prédictions faites par l’IA. Ce succès confirme le potentiel de MatterGen pour accélérer des processus complexes, comme la découverte de nouveaux matériaux.
Microsoft a déjà intégré des modèles d’IA dans divers domaines de recherche, notamment dans le secteur médical, où ses projets d’IA ont contribué à la découverte de médicaments depuis 2021. Avec MatterGen, l’entreprise s’attaque désormais à un problème tout aussi fondamental : la transformation des matériaux pour l’énergie et l’innovation technologique.
Applications : Vers des batteries plus performantes et durables
Un exemple concret mis en avant par Microsoft est l’amélioration des batteries lithium-ion, dont les matériaux clés ont été découverts dans les années 1980. Grâce à MatterGen, il serait possible de découvrir plus rapidement des alternatives innovantes, éliminant le besoin d’explorations minières coûteuses et longues.
En 2024, Microsoft a révélé qu’elle avait utilisé l’IA pour analyser 32 millions de « candidats » potentiels afin d’identifier de meilleures solutions pour les batteries. Ce type de recherche, mené avec MatterGen, pourrait ouvrir la voie à des avancées majeures dans le stockage de l’énergie et d’autres domaines critiques.
Microsoft face à la crise énergétique de l’IA
Alors que Microsoft se repositionne de fournisseur de logiciels à leader des services basés sur l’IA, l’entreprise, comme d’autres acteurs du secteur, est confrontée à un défi énergétique majeur. Les centres de données nécessaires pour entraîner et exécuter ces modèles d’IA consomment énormément d’énergie.
Pour répondre à cette crise, Microsoft s’est engagée dans des initiatives ambitieuses, comme la réouverture de centrales nucléaires sur Three Mile Island pour alimenter ses infrastructures. D’autres géants, comme Meta suivent une stratégie similaire, tandis que Sam Altman, PDG d’OpenAI, investit dans la technologie de fusion nucléaire.
Avec MatterGen, Microsoft démontre une fois de plus son ambition de transformer la recherche scientifique grâce à l’IA. Ce modèle pourrait révolutionner la manière dont les chercheurs découvrent et conçoivent des matériaux, réduisant à la fois les coûts, les délais et les impacts environnementaux. Si cette technologie tient ses promesses, elle pourrait bien devenir un atout essentiel dans la quête de solutions énergétiques durables et innovantes.
