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【AI】研究人员使用 AI 工具发现 200 万种新材料

DeepMind 团队通过使用机器学习,成功发现了 381,000 种新型晶体结构,这些结构具有在太阳能电池、超导体等领域的广泛应用潜力。这一突破性进展表明,人工智能技术在材料科学领域的应用具有巨大的潜力,有望推动产品和过程的改进。

Ekin Dogus Cubuk,该论文的共同作者之一,表示:“材料科学是抽象思维与物理宇宙的交汇点。很难想象有哪项技术不会因更好的材料而得到改进。”

DeepMind 团队的目标是寻找新的晶体结构,以补充之前计算出的已识别的 48,000 种。这些新型晶体结构的数量相当于过去 800 年间实验所积累的知识。

研究人员通过使用机器学习生成候选结构,然后评估其可能的稳定性,从而识别出这些新材料。据 DeepMind 估计,这些新材料的数量比过去十年发现的 28,000 种稳定材料多出了近一个数量级。

《自然》杂志发表的论文中指出:“无机晶体的发现一直受到昂贵试错方法的限制。我们的工作代表了人类已知稳定材料数量的数量级扩展。”

Cubuk 表示,新化合物的两种潜在应用包括发明多功能分层材料和发展仿生计算,后者使用芯片模仿人脑的工作。此外,加州大学伯克利分校和劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员已经利用这些发现作为创造新材料的实验工作的一部分。

该团队部署了计算、历史数据和机器学习,以指导一个名为 A-lab 的自动化实验室,从 58 个目标清单中创造了 41 种新化合物——成功率超过 70%。

加州大学教授及论文共同作者 Gerbrand Ceder 表示,这一高成功率令人惊讶,甚至可能进一步提高。他补充说,改进的关键在于将 AI 技术与现有资源(如大量过去合成反应的数据集)结合使用。

麻省理工学院的 Bilge Yildiz 教授表示,这两篇《自然》杂志论文中概述的技术将使新材料能够“以应对世界重大挑战所需的速度”识别新材料,他没有参与这两项研究。

Yildiz 说:“这个庞大的无机晶体数据库应该充满待发现的‘宝石’,以推进清洁能源和环境挑战的解决方案。”

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