深度学习助力发现数百万新材料

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人工智能赋能材料发现：380,000种稳定晶体迎接未来技术

近年来，以人工智能为核心的创新技术正重新定义科学研究的边界。在这一领域，Google DeepMind与劳伦斯伯克利国家实验室的研究团队携手推出了一款革新性的深度学习工具——GNoME（用于材料探索的图网络），引发了材料科学领域的重大突破。这项研究成功预测了220万种全新晶体结构，其中38万种被确认具有高稳定性，进一步拓展了材料科学的应用潜力。

现代技术——从计算机芯片到电池，再到太阳能板，均依赖于无机晶体的广泛应用。然而，发现一种稳定且适用于实际应用的新晶体，往往需要耗费数月甚至更久的实验验证。GNoME的出现改变了这种局面，它通过深度学习模型实现了材料稳定性的精准预测，大幅提升了发现的效率与规模。这些预测成果可被视作等同于约800年的知识积累。

GNoME的220万种预测中，38万种被证实是稳定的晶体，包含革命性创新的潜在候选材料，例如用于开发超导体以提升超级计算机性能，以及支持下一代电池技术以提高电动汽车效率。当前，外部研究团队已经合成了其中736种晶体，这些成果进一步验证了GNoME预测的可靠性。

随着人工智能工具的成熟，实验室的自动化能力也取得了长足进展。基于GNoME的预测和劳伦斯伯克利国家实验室的机器人实验平台，研究人员已经成功研发了41种新材料。通过自动化合成技术，晶体结构的新配方得以快速实现，从而揭示了AI驱动的材料研发方式在成本与效率方面的巨大优势。

这种机器人辅助的实验方式是材料科学领域的一次重要进化，使科学家能够更迅速地验证候选晶体的实际适用性，为未来技术研发铺平了道路。

在为实现更加可持续的未来而努力的过程里，发现新材料是其中的关键环节。本次研究中的38万种稳定晶体为全社会带来了丰富的应用潜力，包括提升绿色能源电池、开发高效计算超导体等。这些材料不仅为当前技术发展提供了新的解决路径，更展示了人工智能在推动材料科学创新中的重大价值。

GNoME的研究成果已被贡献至材料项目（Materials Project），该项目正在处理这些数据，并将其加入全球数据库。这一开放式资源确保科学界能够广泛利用这些发现，为不断发展的无机晶体研究和实验奠定坚实基础。

GNoME模型将成熟的密度泛函理论（Density Functional Theory）与最新的图网络技术相结合，使材料发现效率从以往的10%提升到80%，全面突破了传统计算方法的瓶颈。通过“主动学习”过程，GNoME模型在每轮训练中不断优化预测，这一策略显著提升了研究的计算效率并降低了研发成本。

此外，研究团队还揭示了利用AI预测的大规模材料发现方法，涵盖了从晶体生成到实验验证的完整流程。基于化学配方随机构建的成分预测管线，结合已有晶体数据的结构预测管线，使模型能够覆盖更广范围的新型晶体组合，从而突破了科学界长期以来的尝试极限。

本次研究的成功并非单一团队的努力，而是得益于深度合作的科学生态体系。Google DeepMind与劳伦斯伯克利实验室的合作，以及来自各地实验室科学家的验证性研究，证明了人工智能不仅是理论上的工具，更是推动实践革新的关键动力。在这些新发现的推动下，AI或将成为材料发现领域未来数十年的驱动力。

GNoME的发布不仅代表了材料科学的进步，也为科技的发展与应用打开了更多可能性。在本领域进一步优化的AI工具和全球科学实验的共同支持下，我们有理由期待一个创新与可持续并存的未来科技时代。

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