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谷歌 DeepMind公司(来源:Nature)

发布时间:2023-11-30

2023年11月29日,谷歌旗下的 DeepMind 利用人工智能(AI)预测了超过 200 万种新材料的结构,该公司表示这一突破性成果将推动现实世界的技术改进。其相关研究成果已经在当地时间周三以题《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》刊登于《Nature》上。


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DeepMind 研究员在论文中指出,其假设的近 40 万个材料设计中的大部分很快就可以在实验室条件下生产出来。这项研究可以为生产性能更好的电池、太阳能电池板和计算机芯片提供帮助。通过使用 AI 预测这些新材料的稳定性后,DeepMind 表示下一步的研究重心将转向预测它们在实验室中合成的难易程度。实际上,新材料的发现和合成其实是一个十分昂贵且耗时的过程,例如我们目前随处可见的锂离子电池的商业应用过程经历了大约 20 年的时间,其间耗费无数成本与心血。“我们希望通过实验、自主合成和机器学习模型的巨大改进,将这个 10 到 20 年的时间缩短到一个更容易控制的范围”,DeepMind 的研究员 Ekin Dogus Cubuk 说道。据介绍,DeepMind 的 AI 是基于 Materials Project 数据进行训练的。这是一个于 2011 年在劳伦斯伯克利国家实验室成立的国际研究组织,目前拥有约 5 万种已知材料的研究成果。该公司表示,现在将与研究界分享其数据,以期加速材料发现的进一步突破。

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据论文描述,GNoME 已将结构稳定预测的精确性提高到 80% 以上,在预测成分时每 100 次试验的精确度提高到 33%(相比之下,此前工作中该数字仅为 1%)。

Google DeepMind 材料发现团队负责人 Ekin Dogus Cubuk 表示:“我们希望 GNoME 项目能够推动无机晶体研究的发展。外部研究人员已经通过独立的物理实验验证了 GNoME 发现的 736 多种新材料,证明了我们模型的发现可以在实验室中实现。”

然而,研究团队在论文中也指出,在实际应用中,GNoME 仍存在一些开放性问题,其中包括由竞争多形体引发的相变、振动轮廓和构型熵引起的动态稳定性,以及对最终合成能力的更深入理解。

为了制造 Materials Project 预测的新化合物,A-Lab 的 AI 通过研究科学论文并使用主动学习进行调整,创造出了新的配方。

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点击查看文章详细内容:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06734-w

DeepMind的实验室中,出现了科晶的1200℃高通量自动化管式炉:

上图中的设备型号:OTF-1200X5-ASD-2

部分参数: ·最高温度:1200℃(小于0.5小时)

       ·连续工作温度:1100℃


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更多自动化设备:

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欢迎您来到科晶开放实验室参观与亲自试用

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