Исследователи из Массачусетского технологического института с коллегами из других научных центров опубликовали статью о разработке системы искусственного интеллекта для поиска методов изготовления новых материалов на основе сведений, опубликованных в научных журналах. Новая система, созданная теми же авторами, обладает более широкими возможностями. Она может выявлять общие черты в известных методах и с помощью статистического анализа предлагать альтернативные методы. В ходе экспериментов система обнаружила, например, корреляцию между веществами-прекурсорами, использованными в методе изготовления и кристаллической структурой получаемых материалов. Как оказалось, эта корреляция действительно была описана в научной литературе.

Основные проблемы применения нейронных сетей для поиска методов изготовления материалов связаны с нехваткой и «разреженным характером» данных о методах. В каждом методе используется лишь малая часть известных химикатов, и сведений о влиянии различных параметров (концентрации, температуры) на результаты не хватает. Ученые применили метод автокодирования, в котором дополнительный уровень нейронной сети, состоящий всего из нескольких узлов, в ходе обучения начинает в сжатой форме отображать входящие данные, выделяя, таким образом, наиболее весомые параметры.