只用一個AI，就獲取了人類接近800年才能搞出來的知識成果！
這是GoogleDeepMind新研究的一種材料發現工具，論文已經發表在Nature。
僅憑這個AI工具，他們發現了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。
GoogleDeepMind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。
業內專家對進展之神速著實大開眼界
根據《金融時報》介紹，MIT教授Bilge Yildiz對這項研究評價稱：
這個無機晶體的海量資料庫中應該充滿了有待發掘的“寶石”，以推動解決清潔能源和環境挑戰的方案。
目前，這個話題已經成為知乎熱門話題：
#所以這究竟是一個什麼樣的AI工具？
這篇文章提出了一個叫做GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）的新工具。
GNoME的架構是圖神經網路（GNN），其中，節點用來表示晶體結構中的原子，邊用來表示晶體結構中的成鍵關係。
隨後，GNoME採用一系列已知穩定材料資料集進行訓練，包括Materials Project、Open Quantum Materials Database（OQMD）等。
這個工具透過主動學習來發現新材料。
首先，根據已知的穩定材料，產生候選結構；然後，GNoME將對這些候選結構進行篩選
當然，GNoME最初篩選出來的結構也並非直接就能拿來用，而是需要基於密度泛函理論（DFT）驗證結構穩定性。
隨後，這些驗證後的結構，也會作為新的訓練資料再度餵給GNoME，用來改進它的預測能力。
GNoME最終發現了超過220萬種新的穩定晶體結構，這是基於此方法的成果
同時，也表現出一定泛化能力，甚至能對含有5種以上獨特元素的結構進行準確預測。
那麼，這個新發現的220萬種穩定晶體材料有什麼作用呢？
最直觀來看，當然是新能源電池（如太陽能電池）、超導體、晶片這些領域又有進展的希望了。
儘管GNoME目前只能計算出理論上穩定的晶體材料，但一旦實驗合成成功，就可以對其性質進行評估
這些新發現的穩定晶體材料在經過超導、鐵電、光電等性質評測後，可應用於能源、資訊通訊和感測等領域
據介紹，目前研究人員已在實驗室中合成了736種材料，以證明GNoME計算出來的晶體是可以被合成的。
除此之外，合成的材料也可能會作為新材料設計的指導、或是作為新的資料集來訓練和優化其他AI模型。
例如，加州大學柏克萊分校和勞倫斯柏克萊國家實驗室，就已經將這些發現的材料作為實驗工作的一部分，論文同樣發表在Nature上。
團隊建造了一個A-Lab實驗室，從58種計算出的材料中成功合成41種化合物，有超過70%的成功率。
對於這項研究，有網友已經在想像材料起飛的前景了，例如藥學的進展：
還有網友cue了一波熱度逐漸平息下來的LK-99：材料學又回來了。
有人希望這些發現的材料對整個人類都能有好處
你認為這些AI預測材料還能在哪些領域中被應用？
以上是AI引領材料革命！谷歌DeepMind最新研究在Nature發表，成功預測220萬種全新材料的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
