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国际最新研究：机器学习算法展现出新材料开发前景
本文转自：中国新闻网
北京时间11月30日凌晨，国际著名学术期刊《自然》最新同期发表两篇机器学习研究论文称，人工智能驱动的平台可以改善发现和合成新无机化合物的速度和精确性，让机器学习算法展现出新材料开发的前景。
据论文介绍，技术的近期进展已经改进了计算机程序识别新材料的能力，但这个过程面临的阻碍，是学习算法适应与其所学相反的结果的能力，因为新发现本质上需要的是用新的、创造性的方式理解数据的能力。
在第一篇论文中，论文共同通讯作者、美国谷歌DeepMind的Ekin Dogus Cubuk和合作者提出一个计算模型，能够通过大规模主动学习改进材料发现的效率。在第二篇论文中，论文共同通讯作者、美国加利福尼亚大学伯克利分校Gerbrand Ceder和合作者开发出一种自动实验室(A-Lab)系统，它根据现存科学文献训练，随后结合主动学习，可对拟定化合物创造最多5个初始合成配方。随后，它可以用机器臂执行实验，合成粉末形态的化合物。如果一个配方产量低于50%，A-Lab会调整配方继续实验，在成功达到目标或穷尽所有可能配方后结束。
这两篇机器学习论文总结称，他们的研究展示了通过结合提高计算力和基于现有文献的训练，在使用学习算法辅助发现和合成无机化合物方面具有前景与潜力。伯克利实验室提供A-Lab利用人工智能引导机器人开展工作的一段视频，对本项研究成果进行科普演示。(记者 孙自法制作 费璠 视频来源 施普林格·自然）
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快照生成时间：2023-12-01 15:45:23
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