Kristalle bestehen aus regelmäßig angeordneten Atomen. Viele KI-Systeme für Materialien behandeln solche Strukturen als 3D-Graphen oder arbeiten vor allem mit Text aus Fachpublikationen. Das MIT-Team entwickelte stattdessen ein Modell, das die räumliche Anordnung der Atome mit natürlichsprachlichen Beschreibungen verbindet. So soll es Zusammenhänge zwischen Aufbau, Eigenschaften und Verarbeitung eines Materials erfassen können.
Für das Training erzeugte ein Sprachmodell Texte zu Kristallstrukturen aus experimentellen Forschungsarbeiten und rechnergestützten Datenbanken. Dabei kam kontrastives Lernen zum Einsatz: Das Modell verglich passende und unpassende Kombinationen aus Struktur und Beschreibung. Die erzeugten Texte enthalten laut MIT Informationen zur chemischen Zusammensetzung, zur Struktur, zu Eigenschaften, zur Verarbeitung und zu möglichen Anwendungen der Materialien.
In einer Untersuchung, die in Nature Communications veröffentlicht wurde, verglichen die Forschenden zwei Modellversionen. Eine lernte mit den KI-generierten Beschreibungen, die andere mit Texten aus Fachpublikationen. Bei der Suche nach Materialien für Festkörper-Elektrolyte in Lithium-Ionen-Batterien gehörten zu den Vorschlägen der multimodalen Version Kandidaten, die unabhängig davon bereits als vielversprechend identifiziert worden waren. Zudem bildete das Modell geometrische Merkmale der Kristalle ab, die ein ausschließlich textbasiertes Modell nicht erfassen konnte.
Nach Angaben des MIT besteht ein zentrales Hindernis für textbasierte Systeme darin, dass viele mögliche Kristallstrukturen in spezialisierten Datenbanken liegen und nicht als Fließtext vorliegen. Auch die Forschungsliteratur konzentriert sich stark auf einige verbreitete Kristallklassen. Das kann die Ergebnisse von KI-Systemen in Richtung dieser Materialien verschieben. Kristalline Strukturen machen laut MIT mehr als 90 Prozent der festen Materialien auf der Erde aus. An der Arbeit beteiligt waren Forschende aus dem MIT sowie ein Absolvent der University of Illinois Urbana-Champaign.