Les modèles d’IA générative ont été utilisés pour créer d’énormes bibliothèques de matériaux théoriques susceptibles d’aider à résoudre toutes sortes de problèmes. Il ne reste plus aux scientifiques que de trouver comment les fabriquer. Dans de nombreux cas, la synthèse des matériaux n’est pas aussi simple que de suivre une recette en cuisine. Des facteurs tels que la température et la durée du traitement peuvent entraîner d'énormes changements dans les propriétés d'un matériau qui améliorent ou dégradent ses performances. Cela a limité la capacité des chercheurs à tester des millions de matériaux prometteurs générés par des modèles.
