Indledning
Materialeforskningens første dage var præget af manuelt arbejde og forsøg med alke-mi, hvor selv berømte videnskabsfolk som Isaac Newton forsøgte at forvandle bly til guld.
I dag er vi vidner til en stor digital revolution inden for feltet, hvor kunstig intelligens (AI) spiller en afgørende rolle. Især MITs professor Ju Li’s forskningsgruppe har gjort banebrydende fremskridt.
De anvender avancerede maskinlæringsmodeller til at omforme vores forståelse af molekylære systemer. Med AI har vi nu hurtigere og mere nøjagtige værktøjer til at udvikle kommende materialer.

Fra simplistisk til sofistikeret
Traditionelt har forskere brugt teorier som DFT (Density Functional Theory) til at analysere molekylers egenskaber. Selvom effektiv, er denne metode ikke altid helt præcis. Ju Li’s team skifter nu til coupled-cluster teori, som er mere nøjagtig, men tung i computerkraft.
Ved at kombinere CCSD(T) beregninger med AI, overgår Li’s team de begrænsninger, der tidligere forhindrede anvendelse af den mest præcise teori på større molekylesystemer. Det er en teknologisk revolution, der baner vej for mange nye opdagelser.
AI: hemmeligheden bag hurtigere fremskridt
Kombinationen af traditionel teori og AI-muligheder introducerer en multi-task tilgang. Denne tilgang analyserer flere molekylære egenskaber samtidigt med højt præcision.
Deres elektroniske Hamiltonian netværk, også kendt som MEHnet, tilbyder ind-sigt i dipolmomenter, optiske excitationer og infrarøde absorptioner. Dette har stor betydning for de optiske og elektriske egenskaber hos materialer.
Fra eksperimenter til realiteter
Når testet mod eksperimentelle data, præsterer den AI-assisterede metode bedre end DFT alene. Det viser den magtfulde synergi mellem dyb maskinlæring og traditionel kemi.
Ju Li’s team udforsker nu tyngre elementer, såsom silicium og endda platin, hvilket beviser metodens skalerbarhed. Deres model kan potentielt inspirere til nye materialer, som kan vise sig nyttige inden for elektronik samt medicin.

Praktiske anvendelser
Lige nu testes modellerne primært på kendte molekyler. Men Chen Xu, en mate-rialespecialist, ser potentiale for højhastighedsscreening af molekyler. Det kan revolutionere de nuværende metoder til at finde passende materialer til industrielle applikationer.
Målet er at strømlinet anvende ML- og AI-proces-terminer i nuvæ-rende laboratorieapplikationer og udvikle nye tekniktilgange til eksperimenter.
AI-udvidende software-understøttelse
Hos Snilld ser vi denne udvikling som en naturlig del i vores mission om at hjælpe virksomheder potentere deres AI-ambitioner. Vi hjælper virksomheder mod AI-integration ved at optimere processer og implementere AI-assistenter, der forenkler arbejdet.
Den aktuelle innovation ved MIT afspejler den rådgivning, vi leverer, hvor vi fra AI-standarder søger at reducere tid og forbedre forretningsprocesser betydeligt.
Fremtidens muligheder
Li’s syn på fremtiden fokuserer ikke kun på et par elementer. Ambitionen er at dække hele det periodiske system, og tilbyde CCSD(T)-niveau præcision til en reduceret beregningspris end DFT.
Det lover vel for anvendelser i kemi, biologi og materialeforskning: det vil forment-lig ikke kun påvirke én sektor, men potentielt mange sektorer af industrien.

Konklusion
I takt med at vi dykker dybere ind i forskningen ved hjælp af AI, kan vi forventede at se opfindelser, der overgår vores nuværende opfattelser og grænser.
Et sådant dynamisk skift understreger nødvendigheden af at tilpasse en moderne forståelse af teknologi, AI og maskinlæringsudnyttelse i gamle felter, så som materialevidenskab.
Kilder:
- https://news.mit.edu/2025/new-computational-chemistry-techniques-accelerate-prediction-molecules-materials-0114
- https://dmse.mit.edu/faculty/ju-li/
- https://www.nature.com/articles/s41467-019-12875-2
- https://chemistry.stackexchange.com/questions/77193/when-is-it-better-to-use-coupled-cluster-cc-over-configuration-interaction-ci
- https://www.nature.com/articles/s41467-022-29939-5
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927025622002804
Målgruppens mening om artiklen
Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):
Artiklen er meget relevant, da den viser, hvordan avancerede teknologier, herunder AI, bliver brugt til at forbedre forskning og udvikling af nye materialer. Det er vigtigt for os i produktion og fremstilling at holde os opdateret på sådanne innovationer for at sikre konkurrenceevne. Jeg vil give den en score på 85, fordi den perfekt illustrerer den integrering af ny teknologi, som jeg efterstræber i vores virksomhed.
Laura Thomsen, Operations Manager:
Jeg synes, artiklen er yderst interessant, da den behandler, hvordan ny teknologi som AI kan optimere processer. Dette er essentielt i mit arbejde med at reducere administrative opgaver. Jeg vil give artiklen en score på 80 som følge af dens potentiale til at inspirere til forbedringer i vore arbejdsgange.
Alexander Eriksen, CTO (Chief Technology Officer):
Som CTO er jeg altid interesseret i teknologiske fremskridt. Artiklen giver et godt indblik i de nyeste tilgange og værktøjer inden for materialeforskning og AI. Jeg vil vurdere den til en 90, da den tydeligt forklarer de komplekse emner, som ofte er relevante for vores strategiske teknologiudvikling.
Marie Jørgensen, Institutleder på Universitet:
Artiklen er fascinerende, fordi den beskriver fusionen af AI og kemi, hvilket er vigtigt for undervisning og forskning. AI’s rolle i at forbedre forskningens præcision og hastighed er noget, som vi også ser på universitetet. Jeg vil give den en score på 88 for dens informative og uddannelsesmæssige værdi.
Mikkel Andersen, Digital Transformation Consultant:
Artiklen er yderst relevant for mit arbejde, da den viser et praktisk eksempel på AI’s transformative kraft i traditionelle felter. For virksomheder, der ønsker at integrere AI, er denne type case studies meget værdifulde for at fremme forståelse og interesse. Jeg vil give den en score på 82.
*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.
Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.
Book Din Gratis AI-Samtale
– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!
Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.
I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.
Fordele ved samtalen:
- Samtalen handler om dig og dine behov
- Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
- Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
- Personlig rådgivning uden teknisk jargon
Det handler om at skabe værdi for dig
You must be logged in to post a comment.