הבעיה: מה הופך גביש ליציב
טכנולוגיות רבות — שבבים, סוללות ותאים סולריים — נשענות על גבישים אנאורגניים. גביש שאינו יציב מתפרק, ולכן מאחורי כל חומר חדש ויציב עומדים לא פעם חודשים של ניסוי וטעייה במעבדה. יציבות כאן אינה תחושה אלא הגדרה: חומר נחשב יציב אם אינו מתפרק לתרכובות דומות בעלות אנרגיה נמוכה יותר. חישוב האנרגיה הזו נעשה בשיטה חישובית ותיקה, תורת פונקציונל הצפיפות (DFT), שעליה נשענים המאגרים הגדולים בתחום; אלא שדרך הניסוי והטעייה עצמה יקרה, וקשה להרחיב אותה לכל צירוף אפשרי.
GNoME: מה המודל עושה
GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) של Google DeepMind הוא רשת גרפים: מודל שמייצג את הגביש כרשת של קשרים בין אטומים, ייצוג שמתאים במיוחד למבנים גבישיים. הוא פועל בשני מסלולים — האחד מייצר מועמדים שמבנם דומה לגבישים ידועים, והשני מצרף הרכבים כימיים בדרך אקראית יותר. המועמדים שעברו את סינון המודל נבדקים בחישוב DFT, והתוצאה חוזרת לאימון בלולאה שנקראת למידה פעילה. לפי DeepMind עלה בעקבות זאת שיעור הגילוי בניבוי יציבות חומרים מכ-50 אחוזים לכ-80, לפי מדד חיצוני בשם MatBench Discovery.
המספרים שפרסמה Google DeepMind
במאמר ב-Nature מ-29 בנובמבר 2023 דיווחה Google DeepMind על 2.2 מיליון מבנים חדשים, ומתוכם 381 אלף מבנים יציבים חדשים — סך הכול 421 אלף גבישים יציבים ידועים, ולדבריה הרחבה פי עשרה. 736 מהמבנים היציבים תואמים מבנים שכבר סונתזו ורשומים במאגר ICSD, ו-184 מהם התגלו מאז תחילת הפרויקט. באותו יום פורסם ב-Nature מאמר שני, של חוקרים ממעבדת ברקלי, שתיאר מעבדה אוטונומית בשם A-Lab שייצרה 36 תרכובות מתוך 57 מטרות. גם תוצאות ה-A-Lab שנויות במחלוקת: לימן (Leeman) ועמיתיו בחנו את התוצרים ב-PRX Energy במרץ 2024 וטענו שלא התגלו שם חומרים חדשים כלל.
הביקורת מסנטה ברברה
באפריל 2024 פרסמו שני חוקרי חומרים מאוניברסיטת קליפורניה בסנטה ברברה, אנתוני צ'יתם (Anthony Cheetham) ורם ששאדרי (Ram Seshadri), מאמר עמדה בכתב העת Chemistry of Materials. לדבריהם, בבדיקת הטענות הם מצאו "ראיות דלות לתרכובות שעומדות בשלישייה של חדשנות, אמינות ותועלת" — כשחדשנות מוגדרת אצלם כתרכובת שאינה הרחבה טריוויאלית של תרכובות ידועות. הם הוסיפו שראוי לקרוא לתוצרים תרכובות אנאורגניות גבישיות, ולא "חומרים" — שם כולל שמשתרע גם על פולימרים, זכוכיות ומרוכבים שהמודל לא נגע בהם. צ'יתם הוסיף בדבריו ל-The Register שרבות מהתחזיות "אינן נראות חדשניות במיוחד".
מה בדיוק שנוי במחלוקת
Google DeepMind השיבה שהיא עומדת מאחורי כל הטענות שבמאמר, ושמאות מהחומרים שניבאה כבר יוצרו באופן עצמאי בעולם — כלומר זו מחלוקת חיה ולא הפרכה. היא נוגעת למעמדן של התרכובות כ"חומרים", ואינה בוחנת בנפרד את המבנים שסונתזו. לשון הביקורת: העבודה "אינה מדווחת על חומרים חדשים אלא על רשימה של תרכובות מוצעות", מפני שתרכובת נעשית חומר רק כשהודגם לה תפקוד. לצד זאת כתבו השניים שאף על פי שרבים מההרכבים החדשים הם "התאמות טריוויאליות של חומרים ידועים", הגישה החישובית מניבה הרכבים אמינים, מה שמקנה להם ביטחון שהשיטה שבבסיסה נכונה.