Création d'une "main" robotique qui déplace des atomes individuels

Des chercheurs du Centre finlandais d'intelligence artificielle FCAI et de l'Université Aalto ont développé un système d'IA

basé sur un apprentissage par renforcement profond,qui peut contrôler de minuscules « pincettes » et collecter des matériaux provenant d’atomes individuels. Selon les scientifiques, créer de nouveaux matériaux atome par atome, plutôt que d'utiliser des méthodes de synthèse chimique traditionnelles, pourrait révéler des propriétés intéressantes associées à la supraconductivité ou aux états quantiques.

Principes de fonctionnement du manipulateur. Image : I-Ju Chen et al., Nature Communications

Grâce à leur méthode, les scientifiques ont réussi à collecterun réseau en forme d'étoile d'atomes d'argent individuels dans une chambre à vide très froide. Former une structure définie avec précision est similaire au déplacement de balles sur un échiquier chinois, notent les scientifiques, sauf que dans ce cas, au lieu de mains, de minuscules « pinces » contrôlées par l'IA fonctionnent pour saisir et faire glisser chaque atome en place.

Traditionnellement, l'apprentissage par renforcement est utiliséaux jeux vidéo ou aux échecs. C'est un système où l'IA interagit avec un environnement ou un modèle réel. Au cours de l'apprentissage, l'IA essaie par essais et erreurs d'atteindre le résultat souhaité, tandis que pour les bonnes actions ou résultats, elle reçoit une récompense. Le nouveau travail est le premier exemple d'utilisation de l'apprentissage par renforcement pour manipuler des particules à l'échelle nanométrique.

Construction d'un réseau atomique. Image : I-Ju Chen et al., Nature Communications

Les auteurs des travaux ont adapté à cet effet l’apprentissage par renforcement profond existant. Il a fallu à l'IA environ une journée pour étudier l'algorithme, puis environ une heure pour construire le réseau de la forme souhaitée.

Les chercheurs notent que le mouvement précisatomes est difficile même pour les experts humains. Ils pensent que l'introduction de l'apprentissage automatique peut accélérer le choix des paramètres qui sont généralement triés par les gens par essais et erreurs. Ensemble, cela contribuera à faire une percée dans la nanotechnologie, disent les scientifiques.

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