AI ger nya möjligheter inom materialvetenskapen

AI har på kort tid blivit ett viktigt verktyg inom materialvetenskapen – från att upptäcka nya solcells­material till att förbättra analysen av biologiska system. Under ett seminarium i slutet av september samlades forskare vid institutionen för materialvetenskap för att dela erfarenheter och inspirera fler att ta del av utvecklingen.

– AI är här för att stanna, konstaterade professor Cecilia Persson vid avdelningen för biomedicinsk teknik, som inledde seminariet.
Efter henne gav Jens Sjölund, docent vid avdelningen för system och reglerteknik på institutionen för informationsteknologi, en introduktion till maskininlärning. Han betonade vikten av stora datamängder och hur AI gör det möjligt att lösa problem som tidigare var svåra eller till och med omöjliga att hantera.

Exempel från pågående forskning

Förmiddagen fortsatte med presentationer som visade hur AI används i olika forskningsområden. Eric Berg, professor vid Kemi Ångström, berättade om hur artificiell intelligens kan användas i batteriforskning, och två projekt från institutionen visade på AI:s bredd inom materialvetenskapen.

AI upptäcker bubblor i mikrosystem

Nadia Koriakina, forskare vid avdelningen för biomedicinsk teknik, visade hur maskininlärning kan användas för att automatiskt upptäcka bubblor i mikro­fysiologiska system – något som är avgörande i många biomedicinska experiment.
Tillsammans med forskargruppen EMBLA arbetar hon för att utveckla metoder som kan identifiera bubblor både under och efter experiment, som ett automatiserat analyssteg.

Snabbare upptäckt av nya solcellsmaterial

Jonathan Scragg, forskare vid avdelningen för solcellsteknologi, beskrev hur AI används för att påskynda upptäckten av nya oorganiska solabsorberande material.
Med hjälp av BERTHA, ett så kallat Self-Driving Lab, kan forskarna automatisera och optimera experiment i realtid – ett viktigt steg mot snabbare utveckling av framtidens solceller.

Forskning i snabb förändring

Seminariet visade tydligt hur snabbt AI förändrar forskningen inom materialvetenskap. Från automatiserad analys till intelligent materialsökning – verktygen blir fler, och möjligheterna större.
– Vi vill inspirera fler forskare att börja använda AI som en naturlig del av sina projekt, och samtidigt skapa en plattform där vi lär av varandra, säger Cecilia Persson.