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DeepMind 推出 AI 工具 GNoME,號稱已發現 220 萬種新晶體材料

人工智能
DeepMind 使用 GNoME 發現了 220 萬種新晶體,其中有 38 萬種晶體屬于穩定材料,可以在實驗室制造,有望應用在電池或是超導體等方面。

12 月 1 日消息,谷歌旗下 DeepMind 日前在《自然》期刊上展示了自家 AI 工具 GNoME,并介紹了 AI 在材料科學上的相關應用,據悉,DeepMind 使用 GNoME 發現了 220 萬種新晶體,其中有 38 萬種晶體屬于穩定材料,可以在實驗室制造,有望應用在電池或是超導體等方面。

▲ 圖源 DeepMind

目前 ICSD 數據中,約有 2 萬種晶體在計算上被認為處于“穩定態”,此前 Materials Project 等團隊通過一系列計算方法,又找出了 2.8 萬種晶體。不過 DeepMind 認為,此前業界經過改進的計算方法,雖然能夠加快發現新晶體結構的速度,但是時間與金錢成本相當高。

而 DeepMind 的新工具 GNoME,據稱突破了此前的各種計算方法,能夠準確預測一系列穩定的晶體結構,并從中生成了 220 萬種材料,DeepMind 聲稱,如果僅憑借人力計算出這些材料,需要花費 800 年。

▲ 圖源 DeepMind

IT之家從 DeepMind 報告中獲悉,GNoME 開發材料的效率相當高,該模型一共設計了 5.2 萬種新型石墨烯層狀化合物,而在之前,人類只鑒定出約 1,000 種類似的材料。此外,GNoME 還發現 528 種潛在的鋰離子導體,導電能力可達之前材料的 25 倍??茖W家認為,僅僅是上述發現,就有望改善目前電子產品中應用的電池能耗。

▲ 圖源 DeepMind

DeepMind 提到, GNoME 采用兩種策略來尋找材料,第一種是根據已知晶體結構創造候選物,另一種則是基于化學公司,以更隨機的方式探索候選物結構。該模型同時通過神經網絡來處理和分析上述兩種方法的輸出,使用密度泛函理論(Density Functional Theory)計算,來評估這些候選物的穩定性。并利用一種稱為“主動學習(Active Learning)”的方法來提高晶體預測精準度和效率,從而大幅增加發現新材料的速度和成功率。

▲ 圖源 DeepMind

GNoME 模型旨在是降低發現新材料的成本,目前全球的科學家已在實驗室制造出 736 種 GNoME 所預測的新材料,這證明了 GNoME 的晶體預測在現實中的準確性與可行性,而 DeepMind 目前已經將 GNoME 新發現的晶體數據庫公開,協助科研人員測試和制造候選材料。

責任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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