谷歌DeepMind 利用AI 預測220 萬種新材料

根據量子位元報道，GoogleDeepMind 新研究出一種材料發現工具，憑藉AI 工具，發現了220 萬種理論上穩定的新晶體材料，不僅將預測材料穩定性的準確率從50% 拉高到80% ，而且38 萬種已經投入測試中，論文已經發表在Nature 上。谷歌DeepMind 表示，鑑於過去10 年才發現28,000 種穩定材料，這項研究相當於近800 年的知識累積。這個AI 工具叫做GNoME（Graph Networks for Materials Exploration），是圖神經網路（GNN），透過主動學習來發現新材料。據介紹，目前研究人員已經在實驗室中合成了736 種材料，以證明GNoME 計算出來的晶體是可以合成的。除此之外，合成的材料也可能作為新材料設計的指導、或作為新的資料集來訓練和優化其他AI 模型。