谷歌 DeepMind 利用 AI 预测出 220 万种新材料

据量子位报道，谷歌 DeepMind 新研究出一种材料发现工具，凭借 AI 工具，发现了 220 万种理论上稳定的新晶体材料，不仅将预测材料稳定性的准确率从 50% 拉高到 80%，而且 38 万种已经投入测试中，论文已经发表在 Nature 上。谷歌 DeepMind 表示，鉴于过去 10 年才发现 28000 种稳定材料，这项研究相当于近 800 年的知识积累。 这个 AI 工具叫做 GNoME（Graph Networks for Materials Exploration），是图神经网络（GNN），这个工具通过主动学习来发现新材料。据介绍，目前研究人员已经在实验室中合成了 736 种材料，以证明 GNoME 计算出来的晶体是可以被合成的。除此之外，合成的材料也可能会作为新材料设计的指导、或是作为新的数据集来训练和优化其他 AI 模型。