Les modèles d’intelligence artificielle générative conçoivent déjà des structures atomiques inédites, mais restent incapables d’en déterminer les conditions de synthèse : les paramètres expérimentaux doivent encore être devinés.
Le projet GEMPROMISE, lauréat d’une bourse ERC Synergy, ambitionne de relever ce défi en réunissant trois expertises de pointe : la modélisation des matériaux (Gian‑Marco Rignanese, WEL Research Institute, UCLouvain), la chimie des procédés (Cyril Aymonier, CNRS Bordeaux) et l’IA générative (Pierre Vandergheynst, EPFL Lausanne). Leur objectif est de développer un modèle capable non seulement d’imaginer de nouveaux matériaux, mais aussi de proposer les conditions de synthèse optimales pour chacun d’eux.
Cette approche ambitieuse et résolument collaborative pourrait transformer la création de matériaux innovants.
