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本文转自:呼和浩特日报
■王雨珂
目前,谷歌一家人工智能企业创建的人工智能,已预测出200多万种可能性材料,有助于彻底改变材料科学,为制造更好的电池、太阳能电池板和更多重要技术提供新方法。
在国际科技期刊《自然》近日发表的“为材料发现扩展深度学习”一文中,研究者们扩大了机器学习在材料探索方面的应用,首次建立了能够准确预测稳定性的模型,从而为新材料探索提供指导。
这种人工智能模型被称为“材料探索图网络”(GNOME),旨在预测无机晶体结构。这种结构是原子的重复排列,使材料具有特殊属性。
从新能源汽车电池到太阳能电池,一旦发现新材料无疑将加速技术层面的突破。已知的无机晶体结构约有4.8万种,它们提供了具有各种特性的材料,虽然其中一些新结构可能会衰变成更稳定的形式,或者根本不可能被创造出来,但有700多项预测已在实验室中实现。
谷歌这家人工智能企业的研发团队,在现有的已知无机晶体数据库上训练 GNOME,并利用它通过改变元素或利用已知晶体的对称性生成新的可能晶体,还预测了新晶体的能量,这是衡量晶体稳定性的一个标准。
研究人员利用量子力学模拟来评估这些能量预测的准确性,然后将这些结果反馈到 GNOME结构预测中。每一轮预测,模型对新型稳定晶体的普适性都越来越好。
(据《科普时报》)
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快照生成时间:2024-03-18 05:45:10
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