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加州大學(xué)-Google DeepMind公司（來(lái)源：Nature）
發(fā)布時(shí)間：2023-11-30
2023年11月29日，谷歌旗下的 DeepMind 利用人工智能（AI）預測了超過(guò) 200 萬(wàn)種新材料的結構，該公司表示這一突破性成果將推動(dòng)現實(shí)世界的技術(shù)改進(jìn)。其相關(guān)研究成果已經(jīng)在當地時(shí)間周三以題《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》刊登于《Nature》上。
DeepMind 研究員在論文中指出，其假設的近 40 萬(wàn)個(gè)材料設計中的大部分很快就可以在實(shí)驗室條件下生產(chǎn)出來(lái)。這項研究可以為生產(chǎn)性能更好的電池、太陽(yáng)能電池板和計算機芯片提供幫助。通過(guò)使用 AI 預測這些新材料的穩定性后，DeepMind 表示下一步的研究重心將轉向預測它們在實(shí)驗室中合成的難易程度。實(shí)際上，新材料的發(fā)現和合成其實(shí)是一個(gè)十分昂貴且耗時(shí)的過(guò)程，例如我們目前隨處可見(jiàn)的鋰離子電池的商業(yè)應用過(guò)程經(jīng)歷了大約 20 年的時(shí)間，其間耗費無(wú)數成本與心血?！拔覀兿Ｍㄟ^(guò)實(shí)驗、自主合成和機器學(xué)習模型的巨大改進(jìn)，將這個(gè) 10 到 20 年的時(shí)間縮短到一個(gè)更容易控制的范圍”，DeepMind 的研究員 Ekin Dogus Cubuk 說(shuō)道。據介紹，DeepMind 的 AI 是基于 Materials Project 數據進(jìn)行訓練的。這是一個(gè)于 2011 年在勞倫斯伯克利國家實(shí)驗室成立的國際研究組織，目前擁有約 5 萬(wàn)種已知材料的研究成果。該公司表示，現在將與研究界分享其數據，以期加速材料發(fā)現的進(jìn)一步突破。
據論文描述，GNoME 已將結構穩定預測的精確性提高到 80% 以上，在預測成分時(shí)每 100 次試驗的精確度提高到 33%（相比之下，此前工作中該數字僅為 1%）。
Google DeepMind 材料發(fā)現團隊負責人 Ekin Dogus Cubuk 表示：“我們希望 GNoME 項目能夠推動(dòng)無(wú)機晶體研究的發(fā)展。外部研究人員已經(jīng)通過(guò)獨立的物理實(shí)驗驗證了 GNoME 發(fā)現的 736 多種新材料，證明了我們模型的發(fā)現可以在實(shí)驗室中實(shí)現?！?/p>
然而，研究團隊在論文中也指出，在實(shí)際應用中，GNoME 仍存在一些開(kāi)放性問(wèn)題，其中包括由競爭多形體引發(fā)的相變、振動(dòng)輪廓和構型熵引起的動(dòng)態(tài)穩定性，以及對最終合成能力的更深入理解。
為了制造 Materials Project 預測的新化合物，A-Lab 的 AI 通過(guò)研究科學(xué)論文并使用主動(dòng)學(xué)習進(jìn)行調整，創(chuàng )造出了新的配方。
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在DeepMind的實(shí)驗室中，出現了科晶的1200℃高通量自動(dòng)化管式爐：
上圖中的設備型號：OTF-1200X5-ASD-2
部分參數： ·最高溫度：1200℃（小于0.5小時(shí)）
·連續工作溫度：1100℃
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