Model AI MIT Hubungkan Struktur Kristal 3D dengan Teks untuk Menemukan Material Baru

Para peneliti di Massachusetts Institute of Technology telah mengembangkan model AI multimodal yang menggabungkan struktur atom tiga dimensi dari material kristal dengan deskripsi dalam bahasa alami. Penelitian yang dipublikasikan di Nature Communications dan diumumkan pada 18 Oktober 2026 ini menunjukkan bahwa sistem tersebut dapat mengidentifikasi desain material yang lebih baik dibandingkan model yang hanya dilatih dengan teks.

Tantangannya sebagian besar terletak pada data. Sebagian besar material padat berupa kristal, yaitu susunan atom 3D yang berulang secara periodik, dan strukturnya disimpan dalam format file khusus, bukan dalam bentuk teks yang menjadi bahan pembelajaran model bahasa besar. Literatur eksperimental juga berfokus pada beberapa kelas kristal populer, sehingga saran AI cenderung mengarah ke material yang sama.

Melatih model untuk memahami struktur

Tim peneliti menghasilkan narasi yang kaya untuk struktur kristal, dengan mengacu pada makalah eksperimental dan basis data komputasi first-principles. Setiap deskripsi mencakup komposisi dan struktur serta sifat, pertimbangan pemrosesan, dan kemungkinan aplikasinya. Model dilatih menggunakan contrastive learning, dengan membandingkan pasangan struktur dan teks yang cocok maupun tidak cocok untuk membangun representasi bersama.

Ketika peneliti membandingkan versi yang dilatih dengan deskripsi sintetis dan versi yang hanya dilatih dengan teks dari makalah, hanya versi pertama yang mampu menyelaraskan struktur geometris dengan bahasa. Saat diberi kueri dalam bahasa sehari-hari yang menggambarkan suatu sifat, model ini menemukan kristal dengan sifat tersebut lebih berhasil dibandingkan model pembanding.

Ketika diminta mencari material yang cocok untuk elektrolit baterai lithium-ion padat, model ini memasukkan ke dalam hasil teratasnya sejumlah kandidat yang sebelumnya telah ditandai secara independen oleh penelitian lain sebagai material yang menjanjikan. "Struktur sebenarnya berada di jantung bidang ilmu material," kata Ju Li, profesor di Departemen Ilmu dan Teknik Material MIT.

AlphaFold untuk kristal

Li memisalkan pendekatan ini seperti AlphaFold, sistem AI yang menghubungkan struktur protein dengan fungsinya dan telah membantu bidang biologi serta penemuan obat. Para penulis bersama mencakup penulis pertama Yang Jeong Park, Mayank Kumaran, Chia-Wei Hsu, dan profesor Elsa Olivetti, yang mengatakan bahwa ia berharap metode ini dapat menjadi lompatan besar bagi bidang tersebut.

Penelitian ini didukung sebagian oleh U.S. Defense Threat Reduction Agency, U.S. Defense Advanced Research Projects Agency, dan National Research Foundation of Korea. Tim peneliti meyakini metode ini berlaku untuk banyak material kristal dan berharap ilmuwan lain akan mengadopsinya.