Создание материальной базы для ИИ

Бурный рост ИИ становится вызовом для материалов. По мере того как ИИ выводит вычислительные технологии на новые территории, материалы, лежащие в основе этой инфраструктуры, становятся столь же важными, как и работающие на ней алгоритмы. Полупроводники и центры обработки данных приближаются к физическим пределам производительности, управления теплом, электрической эффективности и надежности, создавая новый спрос на материалы, способные одновременно выполнять больше функций. В то же время ИИ дает специалистам по материаловедению новые способы поиска в огромной вселенной возможных молекул и ускорения разработки решений.

По словам Майка Финелли, директора по технологиям и инновациям и руководителя североамериканского подразделения Syensqo, это сближение меняет представление о том, что могут обеспечить передовые материалы. «С точки зрения материалов ИИ сейчас действительно подталкивает полупроводники и центры обработки данных к их физическим пределам», — говорит он.

По мере накопления требований, включая высокую температуру, чистоту, электрические характеристики, химическую стойкость, плазмостойкость и долгосрочную стабильность, материалы поднимаются к тому, что Финелли называет «вершиной пирамиды». Он утверждает, что передовые материалы не просто поддерживают инновации в сфере ИИ, но «на самом деле все чаще определяют, что будет возможно».

Этот вызов проявляется во всей инфраструктуре, обеспечивающей стремительный рост ИИ. Syensqo разрабатывает материалы для архитектур центров обработки данных с высоким напряжением, передовые уплотнительные материалы для производства полупроводников и решения для управления теплом, включая жидкости для прямого иммерсионного охлаждения. Некоторые из этих инноваций могут находить применение сразу в нескольких отраслях. Например, материалы, разработанные для электромобилей, помогают решать проблемы, связанные с более высокими требованиями к напряжению и плотности энергии, возникающими в центрах обработки данных.

Меняется и само определение производительности. Все больше клиентов ожидают, что материалы будут отвечать техническим требованиям и одновременно снижать воздействие на окружающую среду. «Наша цель — устранить компромисс между производительностью и устойчивостью», — говорит Финелли. Это означает, что устойчивость нужно учитывать в самом начале исследовательского процесса, а не рассматривать как дополнительное требование после разработки материала.

ИИ меняет и процесс поиска таких материалов. Syensqo использует ИИ-агентов для цифрового синтеза миллионов потенциальных молекулярных комбинаций, прогнозирования их эксплуатационных характеристик и показателей устойчивости, а затем сокращает этот список до гораздо меньшей группы для лабораторных испытаний. По словам Финелли, это позволяет работать «шире, глубже и быстрее», предоставляя ученым больше времени для решения сложных инженерных задач.

Заглядывая в будущее, Финелли видит возможность формирования самоподдерживающегося цикла: ИИ помогает разрабатывать материалы, улучшающие инфраструктуру ИИ, а это, в свою очередь, позволяет создавать более совершенный ИИ, ускоряющий поиск материалов. Такая петля обратной связи может породить цикл инноваций и расширить возможности будущих технологий.

«В итоге вы оказываетесь в ускоренном инновационном цикле разработки и инноваций в области материалов», — говорит Финелли. «Это действительно меня вдохновляет и дает нам возможность и дальше создавать технологии, которые будут формировать будущее».

Этот выпуск Business Lab создан в партнерстве с Syensqo.

Полная расшифровка:

Меган Татум: Я Меган Татум из MIT Technology Review, и это Business Lab — программа, которая помогает руководителям компаний разобраться в новых технологиях, выходящих из лабораторий на рынок.

Этот выпуск создан в партнерстве с Syensqo.

Если попросить назвать ключевые факторы развития ИИ, многие из нас перечислят алгоритмы, центры обработки данных или даже вычислительную мощность, однако не менее важны для производительности передовые материалы, лежащие в основе каждого уровня этих инноваций. По мере дальнейшего развития ИИ он подталкивает такие отрасли, как производство полупроводников и центров обработки данных, к новым физическим пределам, усиливая давление на сектор передовых материалов и заставляя его не отставать. Но эта связь работает в обе стороны. Сталкиваясь с этим вызовом, отрасль одновременно получает в лице ИИ мощный инструмент для ускорения поиска и разработки материалов, что значительно сокращает сроки создания новых решений.

Два слова для вас: инновации в области материалов.

Сегодня у меня в гостях Майк Финелли, директор по технологиям и инновациям и руководитель североамериканского подразделения Syensqo.

Добро пожаловать, Майк.

Майк Финелли: Спасибо, Меган. Рад быть здесь.

Меган: Большое спасибо, что присоединились к нам. Майк, позвольте начать с просьбы немного рассказать о Syensqo и о той роли, которую компания играет в разработке передовых материалов.

Майк: Да, конечно. Syensqo — мировой лидер в области специальных материалов. Наша задача — помогать клиентам решать самые сложные технологические проблемы. Мы работаем во множестве различных отраслей, но я люблю объяснять это просто: если что-то летает — мы участвуем. Если что-то ездит — мы внутри. В здравоохранении наши продукты буквально ежедневно спасают жизни. А если вам нравятся мобильные устройства и ИИ, то именно наши продукты обеспечивают передовые полупроводниковые чипы, необходимые для создания всего этого. Наша роль — создавать условия для инноваций с помощью передовой химии. Мы разрабатываем материалы, которые обеспечивают более высокую производительность, большую надежность и все более устойчивые решения. Я бы сказал, что это лежит в самой основе нашего бизнеса. Собственно, это отражено в нашем названии — Syensqo. Если выразить это в цифрах, 20% нашей годовой выручки приходится на новые продукты и области применения, которые мы запустили за последние пять лет. Это действительно свидетельствует о чрезвычайно мощном инновационном потенциале.

Меган: Да, конечно. Как вы только что описали, вы работаете во множестве различных отраслей, уделяя, возможно, особое внимание электронике и полупроводникам. Не могли бы вы подробнее рассказать об этой работе и, возможно, о том, куда движутся эти отрасли?

Майк: Конечно. Электроника и полупроводники уже буквально несколько десятилетий являются для Syensqo стратегическими рынками. Не хочу выдавать свой возраст, но 33 года назад, когда я пришел в компанию, полупроводники были одной из первых отраслей, с которыми я начал работать. Мы поддерживали последовательные волны инноваций: помогали создавать более компактные и мощные мобильные устройства, содействовали отрасли в переходе к все меньшим форм-факторам и чипам. Мы помогали развивать гиперсвязность, поддерживая все более сложное производство полупроводников. А сегодня мы содействуем наступлению эры ИИ.

У нас один из самых широких в отрасли портфелей высокоэффективных полимеров и передовых материалов. Мы поддерживаем применение этих материалов по всей цепочке создания электроники — от производства полупроводников и электронных компонентов до умных устройств, телекоммуникаций и даже гиперсвязности. Наши материалы помогают клиентам решать все более сложные задачи, связанные с миниатюризацией, управлением теплом, электрическими характеристиками, химической стойкостью, повышением требований к чистоте, долгосрочной надежностью и устойчивостью. Сегодня мы работаем с ведущими производителями полупроводников и электронных устройств по всему миру.

Меган: Замечательно. И, как вы упомянули, за последние 30 лет мы увидели огромные изменения в этих секторах.

Майк: О боже, да.

Меган: Теперь ИИ предъявляет новые требования к полупроводникам и центрам обработки данных. Что это означает для материалов, из которых они создаются, и в какой степени инновации в области ИИ будут ограничены или, наоборот, поддержаны поиском решений в материаловедении?

Майк: Да, вы совершенно правы. С точки зрения материалов ИИ сейчас действительно подталкивает полупроводники и центры обработки данных к их физическим пределам, а материалы становятся ключевым фактором дальнейшего прогресса.

Я пытаюсь объяснять это так: представьте пирамиду, которую я называю пирамидой производительности. В основании пирамиды находятся массовые материалы, а на вершине — высокоэффективные специальные материалы. В Syensqo мы работаем исключительно на вершине пирамиды и постоянно пытаемся поднимать эту вершину, создавая все более новые и высокопроизводительные материалы.

Вы можете спросить: хорошо, но зачем центру обработки данных или предприятию по производству полупроводников нужны специальные материалы, а не что-то из массового сегмента? Я называю это принципом «и, и, и». Если вам нужен просто полимер или материал, который может находиться при комнатной температуре и оставаться неизменным в течение 10 лет, то существует множество массовых материалов, способных это обеспечить, и проблем у вас не будет. Но как только начинают добавляться требования — и я называю это принципом «и, и, и» — например, если вам нужен полимер, способный выдерживать высокую температуру, обладающий высокой чистотой, хорошими электрическими характеристиками, химической и плазменной стойкостью, а также долгосрочной стабильностью, — со всеми этими «и» вы начинаете подниматься к вершине пирамиды.

Теперь, поскольку ИИ развивается с такой скоростью, он предъявляет к полупроводниковым чипам и центрам обработки данных все больше требований, увеличивая число этих «и» и подталкивая материалы к пределу возможностей. Здесь и вступаем в дело мы. Я действительно считаю, что передовые материалы уже не просто поддерживают инновации в области ИИ — они все чаще определяют, что будет возможно.

Меган: Понятно. Это очень интересно. А если говорить о том, как вы отвечаете на этот вызов, сосредоточившись на вершине пирамиды и упомянутом принципе «и, и, и», не могли бы вы привести один-два примера таких решений, которые вы уже создали или над которыми сейчас работаете?

Майк: Как я уже сказал, мы стремимся обеспечивать более высокую производительность, но при этом не идти на компромисс в вопросах надежности и безопасности. Мы разрабатываем передовые полимеры, эластомеры и специальные жидкости — то есть смазочные материалы и теплоносители, — которые используются на всех этапах производства полупроводников, а также все чаще в инфраструктуре центров обработки данных для ИИ. Один из примеров нашей работы со специальными материалами для центров обработки данных нового поколения — решения для архитектур с высоким напряжением. Центры обработки данных переходят к таким архитектурам, поскольку они позволяют повысить вычислительную мощность и одновременно улучшить энергоэффективность. Мы знаем, что это серьезная проблема для данного сегмента отрасли: архитектуры с высоким напряжением помогут повысить энергоэффективность и сократить потери энергии, а в конечном счете могут уменьшить воздействие центров обработки данных на окружающую среду. Мы разрабатываем новые материалы, которые помогут им этого добиться.

Еще один пример — высокоэффективные уплотнительные материалы, используемые внутри предприятий по производству полупроводников и оборудования для работы с пластинами. Представьте, что многие видели, как выглядит полупроводник в процессе производства. Это большой-большой кремниевый диск, который впоследствии разрезают на крошечные чипы для компьютеров. Но эту пластину помещают в огромную камеру с чрезвычайно агрессивной средой: активной плазмой и реактивными химическими веществами. Поэтому требуются материалы с все более высокими характеристиками. Все уплотнения вокруг этой камеры, удерживающие газы внутри рабочей среды, должны выдерживать такие условия. Именно такие материалы мы разрабатываем, расширяя пределы возможного. От нас требуют работы при более высоких температурах, в более агрессивной среде, при этом с меньшим выделением газов и более высокой чистотой. Мы разрабатываем материалы для этой отрасли, чтобы обеспечить создание и промышленное производство следующего поколения чипов.

Меган: Удивительно, что люди, возможно, не стали бы особо задумываться об уплотнении в подобной системе. Но, как вы объяснили, оно абсолютно критично для производительности. И, насколько я понимаю, при разработке этих решений вы также изучали разные рынки, чтобы понять, что можно применять более чем в одной сфере. В частности, речь идет о пересечении автомобильной отрасли и центров обработки данных. Не могли бы вы немного подробнее рассказать об этом?

Майк: Как я уже упоминал, центры обработки данных переходят к архитектурам с более высоким напряжением. Это центры обработки данных следующего поколения: они могут быть более энергоэффективными, но при этом характеризуются большей плотностью энергии. Плотность мощности увеличивается, что приводит к росту температур. И многие проблемы с материалами, с которыми мы там столкнемся, уже были решены нами для автомобильной отрасли, в частности для электромобилей. Приведу пример применения. Представьте электромобиль. Его источник энергии — уже не двигатель, а аккумулятор. Именно там хранится вся энергия. Когда вы передаете 100 киловатт энергии к электродвигателю по проводам и через так называемые шинопроводы, вам нужно довольно быстро разогнать автомобиль до 60 миль в час. Вы передаете огромные объемы энергии, что приводит к резкому повышению температуры.

Все электрические соединения находятся в этих шинопроводах, где между медными элементами соединений используется полимерный изоляционный материал. Он должен выдерживать повышение температуры, которое может произойти очень быстро. Мы разработали новые материалы для этой сферы, и их можно будет перенести в центры обработки данных, где появятся более высокие напряжения и большая плотность энергии.

Еще одно направление нашей работы в автомобильной отрасли — циркуляция жидкостей. Мы обладаем значительными знаниями как в автомобильной отрасли, так и в производстве полупроводников о том, как использовать диэлектрические материалы для прямого иммерсионного охлаждения. Это будет очень ценно для центров обработки данных и серверных ферм. Использование воздуха для охлаждения полупроводников крайне неэффективно и требует много энергии. Если погрузить их в жидкость, можно применить прямое иммерсионное охлаждение, которое чрезвычайно эффективно. Это еще одно направление, над которым мы работаем.

Еще одна разработка для автомобильной отрасли, которую можно перенести в другие сферы, — системы хранения энергии аккумуляторов. Внутри аккумулятора мы разработали связующее вещество. Это самое эффективное связующее на рынке, используемое в катоде литий-ионного аккумулятора. Оно удерживает все компоненты вместе и позволяет им выполнять свою работу, благодаря чему аккумулятор может функционировать в течение 10 лет. Теперь эта технология переходит в центры обработки данных, поскольку они все чаще используют возобновляемые источники энергии и нуждаются в системах хранения энергии для сглаживания пиковых нагрузок и обеспечения резервного питания. Это одно из направлений нашей работы. Перенося знания между рынками, мы можем ускорять создание новых решений в сфере энергоснабжения и управления теплом, одновременно обеспечивая надежность, необходимую инфраструктуре ИИ следующего поколения.

Меган: Замечательно. Столько применений, которые можно переносить из одной области в другую и которые не обязательно сразу приходят в голову. И, конечно, вам приходится учитывать не только технический прогресс. Сегодня компании также требуют, чтобы материалы разрабатывались и производились более ответственным образом. Как же устойчивость влияет на ваш инновационный процесс?

Майк: Да, вы совершенно правы. Я бы сказал, что производительность по-прежнему остается входным билетом. Наши клиенты хотят высокой производительности. Но меняется само определение производительности: теперь оно включает цели и требования в области устойчивого развития. Наши клиенты ожидают материалов, которые обеспечивают выдающиеся технические характеристики и при этом разрабатываются и производятся более ответственным образом.

В Syensqo мы считаем, что работа ответственной компании означает предоставление клиентам действительно устойчивых бизнес-решений. Поэтому мы разработали инструмент, который называем Sustainable Portfolio Management, или SPM. Это матрица, определяющая, что такое устойчивое решение. Для нас это продукт, который в рамках конкретного применения улучшает социальные и экологические характеристики нашего продукта, одновременно демонстрируя меньшее воздействие на окружающую среду в процессе производства и создавая ценность для клиентов. Иными словами, мы хотим разрабатывать продукты, и именно с этого все начинается. Каждый наш исследовательский проект оценивается еще до начала работы над ним — в частности, с точки зрения того, будет ли создаваемый продукт устойчивым.

Сегодня 88% нашего портфеля составляют устойчивые продукты. Мы разрабатываем материалы, которые лучше для окружающей среды и производство которых оставляет меньший экологический след, но при этом они также помогают нашим клиентам улучшать свои показатели: работать с меньшим углеродным следом, безопаснее или с меньшим потреблением воды. Таких направлений много.

Еще один пример — наша долгосрочная разработка теплоносителей нового поколения. Производство полупроводников и центры обработки данных стали мощнее. Я уже упоминал выделяемое ими тепло, особенно при переходе к архитектурам с более высоким напряжением. Управление этим теплом становится все более важным. Я также говорил о прямом иммерсионном охлаждении. Мы разрабатываем такие решения, потому что существующие сегодня жидкости работают, но обладают высоким потенциалом глобального потепления. Это плохо для окружающей среды. Мы создаем теплоносители следующего поколения, которые снизят потенциальное воздействие на окружающую среду по сравнению с нынешними жидкостями. В конечном счете наша цель — устранить компромисс между производительностью и устойчивостью. Заметьте, это еще одно «и»: мы можем быть одновременно производительными и устойчивыми.

Меган: Но это действительно очень важно — рассматривать устойчивость как часть производительности. Как вы говорите, когда речь идет о коммерческом масштабировании этих решений, это важнейший аспект. И, как я сказала во вступлении, ИИ — это не только вызов, но и возможность для сферы передовых материалов. Мне хотелось бы подробнее обсудить, как вы используете инструменты ИИ в Syensqo для разработки и ускорения создания решений.

Майк: Конечно. Около двух лет назад мы начали этот путь и стали использовать ИИ в наших исследованиях и разработках. Мы сотрудничаем с Microsoft и используем их инструмент Microsoft Discovery, который помогает нам быстро выявлять и оценивать перспективные молекулярные кандидаты.

При обычном исследовательском подходе вы исторически сначала разрабатывали эксперимент и рассматривали все возможные сочетания материалов и химических веществ, из которых можно создать различные молекулы. Количество потенциальных комбинаций и молекул, которые можно разработать для решения конкретной задачи, может исчисляться миллионами, но создать миллион или десятки миллионов молекул в лаборатории и физически проверить их невозможно. Поэтому приходится выбирать небольшую область на основе своего опыта и знаний, результатов поиска по научной литературе, современного уровня разработок, изучения патентов и так далее. Вы выбираете небольшой участок, проходите весь процесс, создаете материалы, тестируете их, извлекаете новые знания, возвращаетесь к чертежной доске и начинаете снова. В конце концов вы находите то, что работает, но это не означает, что вы нашли наилучшую возможную комбинацию из всех существующих.

С помощью ИИ мы разработали совместно с Microsoft ИИ-агентов, которые буквально осуществляют цифровой синтез всех миллионов и миллионов возможных комбинаций молекул. Другие ИИ-агенты используют физические симуляции, чтобы изучить все эти молекулы и спрогнозировать их характеристики — не только физико-химические свойства и производительность, но и токсичность, устойчивость и так далее. Затем еще один агент собирает всю эту информацию и ранжирует молекулы. В итоге мы исследуем все существующие потенциальные молекулы, примерно понимаем, какими будут их характеристики, и получаем приоритетный список примерно из ста вариантов вместо миллионов и миллионов. Именно эти сто вариантов мы и синтезируем в лаборатории.

В результате решение находится быстрее — намного быстрее. Мы изучаем все пространство возможностей. Я бы сказал, что это позволяет нам работать шире, глубже и быстрее. И что особенно важно, ИИ не заменяет наших ученых и научную экспертизу. В некотором смысле он наделяет их сверхспособностями. Он позволяет им тратить меньше времени на поиск и больше — на решение самых сложных инженерных задач отрасли.

Меган: Потрясающе. Судя по вашему рассказу, это действительно преобразующий инструмент.

Майк: Безусловно, безусловно.

Меган: И наконец, Майк, было бы интересно заглянуть в будущее, ведь и в сфере ИИ, и в области передовых материалов сейчас происходит так много всего. Что, по вашему мнению, нас ждет и чего вы больше всего ожидаете?

Майк: Я много говорил об ИИ и о том, как мы используем ИИ для разработки новых материалов. Мне кажется, особенно интересно — и я уже начинаю видеть, как это происходит на практике, — что мы используем ИИ для разработки новых материалов, которые позволят ИИ стать лучше, а затем этот ИИ будет использовать новый ИИ для разработки новых материалов, чтобы еще больше совершенствовать ИИ. Я вижу этот цикл: мы разрабатываем решения для ИИ, ИИ совершенствуется, а затем мы используем этот ИИ для собственного дальнейшего улучшения. В итоге возникает ускоренный инновационный цикл разработки и инноваций в области материалов. Это действительно меня вдохновляет и дает нам возможность и дальше создавать технологии, которые будут формировать будущее. Именно этим мы занимаемся в Syensqo.

Меган: Замечательно. Похоже на настоящий благотворный круг инноваций. Потрясающе. Большое спасибо, Майк.

Майк: Спасибо.

Меган: Большое спасибо. Это был Майк Финелли, директор по технологиям и инновациям и руководитель североамериканского подразделения Syensqo. Мы беседовали из английского города Брайтон.

На этом все в сегодняшнем выпуске Business Lab. Я ваша ведущая Меган Татум. Я редактор и ведущая проекта Insights — подразделения MIT Technology Review, занимающегося заказными публикациями. Мы были основаны в 1899 году при Массачусетском технологическом институте, и каждый год вы можете найти нас в печати, в интернете и на мероприятиях по всему миру. Дополнительную информацию о нас и нашей программе можно найти на нашем сайте technologyreview.com.

Эту программу можно слушать на любой платформе, где вы получаете подкасты. Если вам понравился выпуск, мы будем рады, если вы найдете минуту, чтобы поставить нам оценку и оставить отзыв. Business Lab — это проект MIT Technology Review, а этот выпуск подготовила студия Giro Studios. Большое спасибо за то, что слушали нас. До свидания.

Этот материал подготовлен подразделением Insights, отвечающим за заказной контент MIT Technology Review, а не его редакцией. Он был исследован и написан людьми; любые использовавшиеся инструменты ИИ применялись только в производственных процессах под контролем человека.