Une équipe internationale dirigée par l'Université Flinders en collaboration avec l'Université Khalifa aux Émirats arabes unis a développé une plateforme d'intelligence artificielle conçue pour accélérer radicalement la découverte de nouveaux matériaux semi-conducteurs. Ce système, décrit comme un moteur intelligent de découverte de matériaux, vise à réduire considérablement le temps et les coûts associés aux tests en laboratoire et aux simulations informatiques complexes. Les semi-conducteurs sont des composants essentiels pour des technologies de pointe telles que l'électronique portable, les systèmes de communication, les smartphones, les dispositifs médicaux, les diodes électroluminescentes et les panneaux solaires. Vi-Khanh Truong, co-auteur principal de l'étude publiée dans la revue ACS Materials Letters, souligne la difficulté majeure du domaine : il existe des millions de combinaisons de matériaux possibles, et les tester séquentiellement est extrêmement lent et coûteux. Pour surmonter cet obstacle, l'IA développée apprend les règles chimiques cachées qui régissent le comportement des matériaux à base de gallium. Contrairement à une recherche aléatoire, le système prédit de nouvelles compositions matérielles possédant des propriétés électroniques spécifiques. Le gallium, l'un des 31 minéraux critiques extraits en Australie, est déjà largement utilisé en électronique, notamment sous forme d'arséniure de gallium pour les circuits micro-ondes, de commutation rapide et d'infrarouge. Le modèle d'intelligence artificielle a été entraîné sur des milliers de matériaux semi-conducteurs connus provenant de bases de données internationales. Il utilise l'optimisation bayésienne, une forme de prise de décision intelligente, pour rechercher en continu de nouveaux matériaux prometteurs contenant du gallium tout en écartant les combinaisons chimiquement impossibles. Une caractéristique cruciale de ce système est sa capacité à ne pas générer de formules aléatoires. Avant de faire des recommandations, l'outil vérifie la réalisme chimique et la stabilité physique des matériaux proposés. Cette étape de validation précoce réduit considérablement les efforts gaspillés et accélère la voie vers la validation expérimentale. L'étude a abouti à la génération de plusieurs candidats entièrement nouveaux pour les semi-conducteurs à base de gallium, qui n'étaient pas présents dans les bases de données existantes. L'objectif principal de cette recherche portait sur la largeur de la bande interdite, une propriété qui détermine la façon dont un semi-conducteur interagit avec l'électricité et la lumière. Différentes largeurs de bande interdite sont nécessaires pour différentes applications technologiques : une bande interdite étroite est utile pour la collecte d'énergie solaire, une bande intermédiaire est essentielle pour les diodes électroluminescentes et les dispositifs optiques, tandis qu'une large bande interdite est critique pour l'électronique de haute puissance et les systèmes résistants aux radiations. Cette avancée technologique marque un tournant significatif dans la manière dont l'industrie identifie et développe les matériaux nécessaires aux futures générations de puces informatiques.