Le MIT Construit Un Modèle d'IA Génératif Basé Sur Des Priors Physiques, Ne Nécessitant qu'une Seule Entrée De Modalité Spectrale Pour Réaliser Une Génération Spectrale Intermodale Avec Des Corrélations Expérimentales jusqu'à 99%.

L'avènement de l'intelligence artificielle a permis de nouvelles avancées dans le domaine de la science des matériaux. Grâce à la puissance de l'IA, les chercheurs peuvent concevoir de nouveaux matériaux à une vitesse sans précédent. Cependant, cette rapidité est également devenue problématique.

L’IA évolue trop vite et la vérification expérimentale ne peut pas suivre.La caractérisation spectroscopique, dernier obstacle à la commercialisation de nouveaux matériaux, reste limitée par les méthodes traditionnelles. Elle nécessite des instruments spécialisés, coûtant souvent plus de 500 000 dollars par instrument, et nécessite un personnel spécialisé pour l'interprétation. Pour compliquer encore les choses, de nombreux échantillons sont rares, fragiles, voire toxiques, ce qui rend impossible la répétition des expériences. Ceci freine la commercialisation de nouveaux matériaux.

Besoin d'aide à nouveau pour l'IA ? Malheureusement, les technologies actuelles d'apprentissage profond se concentrent sur la classification et la régression simples, tandis que les résultats des auto-encodeurs variationnels (VAE) ne peuvent pas répondre aux exigences de données haute fidélité pour la génération de représentations spectrales.

Pour résoudre ce dilemme,Une équipe de recherche du MIT a proposé un modèle d'intelligence artificielle générative à priori physique, SpectroGen, qui peut réaliser une génération de spectre intermodal avec une corrélation de 99% avec des résultats expérimentaux avec une seule entrée de modalité spectrale.Il introduit deux innovations majeures : la représentation des données spectrales sous forme de courbes de distribution mathématiques et la construction d’un algorithme de génération d’auto-encodeurs variationnels basé sur des priors physiques. Tout en remédiant à la faible efficacité et au coût élevé de la caractérisation traditionnelle, il permet également la découverte et la vérification de matériaux capables de résonner à la même vitesse.

La recherche connexe a été publiée dans Matter sous le titre « SpectroGen : une intelligence artificielle générative physiquement informée pour la caractérisation accélérée des matériaux spectroscopiques inter-modalités ».

Points saillants de la recherche :

* Inspiré de la physique, combinant modèles avec autoencodeurs ;

* Utiliser les priors physiques comme noyau pour favoriser la génération de spectres haute fidélité ;

* L’intelligence artificielle permet d’accélérer simultanément la découverte et la vérification en science des matériaux.

Adresse du document :
https://www.cell.com/matter/abstract/S2590-2385(25)00477-1
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Autres articles sur les frontières de l'IA :
https://hyper.ai/papers

Transformation de données spectrales en courbes de distribution mathématiques

Afin de garantir la précision du modèle et sa conformité aux données expérimentales, l'équipe de recherche l'a entraîné et validé à partir de la base de données RRUFF (une base de données internationale de spectres minéraux standard), qui contient 6 066 échantillons standard. L'étude a sélectionné 319 paires spectrales IR-Raman et 371 paires spectrales DRX-Raman de cette base comme données expérimentales.Toutes les données sont représentées sous forme de courbes de distribution mathématiques. En fonction des caractéristiques spectrales, les distributions gaussienne, lorentzienne et de Voigt sont utilisées comme a priori physiques, permettant au modèle de capturer la position du pic, l'élargissement et les caractéristiques du signal dans le spectre réel.

Architecture inspirée de la physique + autoencodeurs variationnels

L'idée principale de SpectroGen est d'utiliser la physique comme guide et de réaliser une cartographie haute fidélité des modalités spectrales grâce à l'intelligence artificielle générative. L'architecture globale repose sur le framework d'autoencodeur variationnel (VAE).Le modèle prend la distribution spectrale comme entrée et apprend la correspondance entre différentes modalités spectrales dans l'espace latent grâce à un processus de mappage bidirectionnel d'encodage et de décodage, réalisant ainsi la conversion du spectre infrarouge (IR) ou de diffraction des rayons X (XRD) en spectre Raman.

Après avoir déconstruit le spectre expérimental en une courbe de distribution mathématique, le modèle utilise un encodeur probabiliste pour associer le spectre d'entrée à des variables latentes. Sous contraintes physiques a priori, l'encodeur apprend ses caractéristiques de distribution. Le décodeur reconstruit ensuite le spectre modal cible, réalisant ainsi une génération inter-domaines. Une perte de divergence KL est introduite lors de l'apprentissage afin de minimiser l'écart de distribution entre le spectre généré et le spectre réel, garantissant ainsi la précision des résultats générés.

Précision comparable à l'acquisition expérimentale

L'équipe de recherche a validé systématiquement les performances du modèle par de multiples expériences comparatives. En se concentrant sur les tâches IR-Raman et DRX-Raman, ils ont d'abord analysé les résultats générés en fonction des caractéristiques spectrales et de la similarité des images. Les paramètres d'évaluation comprenaient la similarité structurelle (SSIM), l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et le coefficient de corrélation.

Les résultats expérimentaux montrent que SpectroGen parvient à générer un spectre hautement cohérent avec les données collectées expérimentalement dans les deux types de tâches.Lors de la conversion IR-Raman, les spectres générés ont obtenu d'excellents résultats en termes de forme de pic, d'intensité et de contrôle du bruit, avec un SSIM moyen de 0,96±0,03, une RMSE de seulement 0,010±0,006 et un coefficient de corrélation avec les spectres expérimentaux de 0,99±0,01. Lors de la conversion DRX-Raman, le modèle a également démontré sa capacité à modéliser des formes de pic complexes et des signaux superposés, avec un SSIM de 0,97±0,04 et un PSNR de 43±4 dB.Ceci est réalisé en utilisant des priors physiques précis pour représenter les spectres respectifs des modes pertinents et en adoptant une architecture de base d'autoencodeur variationnel.

Deuxièmement, pour vérifier l’intégrité des informations des spectres générés, l’équipe de recherche a comparé les performances de l’utilisation de leurs spectres générés et de l’utilisation de spectres obtenus expérimentalement dans la tâche de classification des types de matériaux.Au cours de dix cycles de validation répétés sur 26 types de matériaux minéraux, les spectres générés par SpectroGen ont atteint une précision moyenne de 90,476% (précision de l'ensemble de test : 50,100%), et la précision de classification moyenne des spectres collectés expérimentalement était de 69,879% (précision de l'ensemble de test : 61,644%).Concernant la faible précision de l'ensemble de tests, l'équipe de recherche estime que cela pourrait être dû à la petite taille de l'ensemble de données. Globalement, le modèle peut néanmoins transmettre efficacement des informations caractéristiques reflétant les vibrations moléculaires.

Enfin, l'équipe de recherche a exploré le rôle crucial des priors physiques. Lorsque les spectres IR sont modélisés à tort selon des distributions lorentziennes ou que les spectres de DRX sont représentés à tort selon des distributions gaussiennes, la hauteur des pics, le rapport signal/bruit et la forme des pics des spectres générés sont considérablement dégradés.Cela met en évidence le rôle clé des modèles physiques antérieurs dans l’interprétabilité du réseau, ce qui permet d’obtenir une génération précise.

Un nouveau paradigme dans la science des matériaux porté par l'intelligence artificielle

La recherche présentée dans cet article, grâce au soutien de l’intelligence artificielle, a apporté une méthode permettant d’effectuer une analyse spectrale sans avoir besoin d’instruments physiques.Il convient de noter que l’intelligence artificielle permet au domaine de la science des matériaux de progresser bien au-delà de la phase de caractérisation et s’étend à la prédiction des propriétés des matériaux et aux recommandations d’application.

Une équipe de recherche du Département de génie chimique et de chimie appliquée de l'Université de Toronto, au Canada, a proposé une nouvelle approche basée sur un modèle d'apprentissage automatique multimodal. Cette approche utilise les informations disponibles immédiatement après la synthèse des MOF, telles que leurs diagrammes de diffraction des rayons X sur poudre (PXRD) et les produits chimiques utilisés, pour prédire leurs propriétés et applications potentielles. Le modèle intègre également un système de recommandation d'applications qui fournit des suggestions immédiates pour les MOF après la synthèse. L'étude, intitulée « Connecting metal-organic framework synthesis to applications using multimodal machine learning », a été publiée dans Nature Communications.
Adresse du document :
https://www.nature.com/articles/s41467-025-60796-0

Le framework RingFormer, développé par une équipe de l'Université polytechnique de Hong Kong, utilise une architecture de transformateurs de graphes hiérarchiques basée sur des anneaux atomiques-chimiques, combinée à des mécanismes de transmission de messages locaux et d'attention globale, pour prédire avec précision les propriétés optoélectroniques des molécules. Sur l'ensemble de test de la base de données du Clean Energy Project Database (CEPDB) de l'Université Harvard, ses performances ont été améliorées de 22,771 TP³T par rapport aux méthodes traditionnelles. L'étude associée, intitulée « RingFormer : un transformateur de graphes amélioré par anneaux pour la prédiction des propriétés des cellules solaires organiques », a été sélectionnée pour la conférence AAAI 2025, une conférence universitaire de premier plan dans le domaine de l'IA.
Adresse du document : 

https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.09030

Par le passé, on disait que la science des matériaux était entrée dans un nouveau paradigme, porté par l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, la trajectoire de cette transformation se précise progressivement et son développement évolue d'un paradigme macroéconomique vers une voie plus segmentée et diversifiée, nous permettant d'explorer davantage de domaines inexplorés.