Un metodo di intelligenza artificiale sviluppato dal professor Markus Buehler può rivelare connessioni nascoste tra scienza e arte per consigliare nuovi materiali.AI Immagina di utilizzare l’intelligenza artificiale per confrontare due creazioni apparentemente non correlate: il tessuto biologico e la Nona sinfonia di Beethoven. A prima vista, i sistemi viventi e i capolavori musicali possono sembrare estranei. Tuttavia, un nuovo approccio di intelligenza artificiale sviluppato da Markus J. Buehler, professore di ingegneria presso McAfee e professore di ingegneria civile e ambientale e ingegneria meccanica al MIT, colma questa lacuna, rivelando modelli comuni di complessità e ordine.
“Combinando l’intelligenza artificiale generativa con strumenti informatici basati su grafici, questo approccio rivela idee, concetti e progetti completamente nuovi che prima erano inimmaginabili. Possiamo insegnare all’intelligenza artificiale generativa a rispondere a idee, concetti e progetti mai visti prima. Reagire e creare nuove previsioni che accelerano la scoperta scientifica”, ha detto Buhler.
Lo studio ad accesso aperto, recentemente pubblicato su Machine Learning: Science & Technology, dimostra un approccio avanzato di intelligenza artificiale che integra l’estrazione generativa della conoscenza, la rappresentazione basata su grafici e il ragionamento AIgrafico intelligente multimodale.
Questo studio utilizza diagrammi sviluppati con un approccio ispirato alla teoria delle categorie come modello didattico per comprendere i meccanismi di base delle relazioni simboliche scientifiche. La teoria delle categorie è una branca della matematica che studia le strutture astratte e le relazioni tra loro. Fornisce un quadro per comprendere e unificare sistemi disparati concentrandosi sugli oggetti e sulle loro interazioni piuttosto che sul loro contenuto specifico. Nella teoria delle categorie, i sistemi sono visti come oggetti (che possono essere qualsiasi cosa, dai numeri a entità più astratte come strutture o processi) e morfismi (frecce o funzioni che definiscono le relazioni tra questi oggetti). Utilizzando questo approccio, Buehler è in grado di insegnare ai modelli di intelligenza artificiale a ragionare sistematicamente su concetti e comportamenti scientifici complessi. Le relazioni simboliche introdotte attraverso i morfismi dimostrano chiaramente che l’intelligenza artificiale può non solo creare analogie ma anche eseguire ragionamenti più profondi, mappando strutture astratte in domini diversi.
Buehler ha utilizzato il nuovo metodo per analizzare 1.000 articoli scientifici su materiali biologici e convertirli in un grafico della conoscenza. La mappa rivela connessioni traAI diverse informazioni e consente di trovare idee correlate e punti chiave che legano insieme molti concetti.
“Ciò che è veramente interessante è che i grafici obbediscono alla proprietà di assenza di scala e sono altamente connessi, il che può essere utilizzato efficacemente per il ragionamento sui grafici”, ha affermato Buehler. “In altre parole, insegniamo ai sistemi di intelligenza artificiale a pensare a dati basati su grafici per aiutarli a rappresentare meglio il mondo e migliorare la loro capacità di pensare ed esplorare nuove idee, portandole alla scoperta.”
I ricercatori possono utilizzare la struttura per rispondere a domande complesse, rivelare lacune nelle conoscenze attuali, proporre nuovi progetti di materiali, prevedere come si comporteranno i materiali e collegare concetti che non sono mai stati collegati prima.
I modelli di intelligenza artificiale hanno trovato somiglianze inaspettate tra i materiali biologici e la Nona Sinfonia, suggerendo che AIentrambi seguono schemi complessi. “Simile al modo in cui le cellule nei materiali biologici interagiscono in modi complessi ma organizzati, la Nona Sinfonia di Beethoven organizza note e temi per creare un’esperienza musicale complessa ma coerente”, ha detto Buhler.
In un altro esperimento, un modello di intelligenza artificiale basato sulla grafica ha suggerito la creazione di un nuovo materiale biologico ispirato ai modelli astratti del dipinto “Composizione VII” di Wassily Kandinsky. L’intelligenza artificiale suggerisce la creazione di un nuovo materiale composito a base di micelio. “Questo materiale combina molti concetti innovativi, tra cui l’equilibrio tra caos e ordine, proprietà sintonizzabili, porosità, resistenza meccanica e funzionalità chimica a struttura complessa”, ha osservato Buhler. Prendendo ispirazione dai dipinti astratti, l’intelligenza artificiale ha creato un materiale che bilancia forza e funzionalità pur essendo adattabile e in grado di servire a scopi diversi. Questa applicazione potrebbe facilitare lo sviluppo di materiali da costruzione innovativi e sostenibili, alternative alla plastica biodegradabile, tecnologia indossabile e persino dispositivi biomedici.