גילוי חומרים חדשים: AI שולט במעבדות אוטונומיות

בעידן שבו חוסר בחומרים חדשניים מעכב פריצות דרך בסוללות, אנרגיה נקייה ובינה מלאכותית, סטארט-אפים כמו Lila Sciences בקיימברידג', מסצ'וסטס, מציגים מעבדות אוטונומיות מבוססות AI. מכשיר בגודל מיקרוגל מזריק אלמנטים כדי ליצור שכבות דקות של חומרים פוטנציאליים לקטליזטורים. AI, מאומן על ספרות מדעית ענפה, קובע את המתכון ומשנה שילובים בזמן אמת. מדען אנושי מפקח, אך החברה רואה בכך הצצה לעתיד שבו מעבדות כאלה יוזילו ויאיצו גילויי חומרים חדשים. Lila Sciences, שגייסה מאות מיליוני דולרים והפכה ליחידורן, בונה מעבדות אוטונומיות לגילוי מדעי – מטרה של 'על-בינה מדעית'. ג'ון גרגואר, ראש מדע אוטונומי בחברה, מדגיש: 'סימולציות חזקות לזיהוי בעיות, אך אי אפשר לפתור בעיות עולם אמיתי בסימולציה בלבד'. AI מנהל ניסויים: תכנון, ביצוע וניתוח תוצאות, תוך שימוש ברובוטיקה להעברת דגימות ובדיקות. הצורך דחוף: אלקטרודות טובות יותר לסוללות, חומרים ללכידת CO2, קטליזטורים למימן ירוק, מוליכי-על בטמפרטורת חדר וחצי-מוליכים למחשוב קוונטי והיתוך גרעיני. מדע החומרים נתקע בשנים האחרונות, מוצלל על ידי תרופות וביולוגיה. למרות התקדמות כמו גרפן או MOFs שזכו בנובל, מעטים הפכו למוצרים מסחריים. רקע ההייפ: DeepMind הציגה AlphaFold לפרוטאינים, ChatGPT העלה תקוות למודלים דומים לחומרים. DeepMind טענה לגילוי 'מיליוני חומרים חדשים' ב-2023, אך חוקרים מביקורת: רבים וריאציות טריוויאליות, לא יציבות בעולם אמיתי. סימולציות בקור מוחלט לא משקפות טמפרטורות מעבדה. כפי שמסביר רפאל גומז-בומבאראלי, מומחה MIT: 'מבנה עוזר, אך לא מספיק לבעיות חומרים אמיתיות'. סטארט-אפים כמו Periodic Labs (מייסדים מ-DeepMind ו-OpenAI) ו-Radical AI משלבים סימולציה וניסויים. הם בונים AI שמתכנן סינתזה אוטומטית, מנתח נתונים ומשפר. A-Lab בברקלי יצר 41 חומרים חדשים מאבקות אינורגניות. גרברנד סדר, ראש A-Lab, אומר: 'AI אוכל את כל הספרות המדעית – 50 מאמרים ביום רק בסוללות מוצקות'. האתגרים גדולים: סינתזה מוצקה קשה לאוטומציה, צריך מיקס אבקות, טמפרטורות ולחצים מדויקים. עדיין אין 'אורויה' כמו AlphaGo או AlphaFold. משקיעה סוזן שופר דורשת הוכחות: חומר חדש, איטרציה ומודל עסקי. תעשיית החומרים שמרנית, עם תהליכי פיתוח של 20 שנה. למרות זאת, AI משנה את העבודה: כלי לניתוח נתונים וספרות. סטארט-אפים כאלה מחזירים התלהבות למדע חומרים, מגייסים מימון עצום. עבור מנהלי עסקים ישראלים, זה מבטיח חומרים מתקדמים לאנרגיה ו-AI, אם יצליחו לקצר תהליכים מדצניות לשנים. השאלה: האם AI ימצא מוליך-על בטמפרטורת חדר וישנה את העולם?