Une méthode permettant d'interpréter les modèles d'intelligence artificielle (IA) utilisés dans la découverte de matériaux en analysant leurs caractéristiques apprises a été développée par des chercheurs japonais. La méthode extrait les caractéristiques clés d’un modèle d’IA formé sur des données structurelles atomiques et des spectres d’absorption optique, puis regroupe des matériaux présentant des caractéristiques structurelles et spectrales similaires. Cette approche peut être étendue pour révéler comment les arrangements atomiques influencent d’autres propriétés des matériaux, ouvrant ainsi la voie à une conception de matériaux plus efficace.
