KI führt die Revolution in der Materialwissenschaft an! Die neueste in Nature veröffentlichte Studie von Google DeepMind hat erfolgreich 2,2 Millionen neue Materialien vorhergesagt

Mit nur einer KI haben wir das Wissen erlangt, dass die Entwicklung des Menschen fast 800 Jahre gedauert hat!

Dies ist ein von Google DeepMind neu erforschtes Materialerkennungstool, und der Artikel wurde auf Nature veröffentlicht.

Allein mit diesem KI-Tool entdeckten sie 2,2 Millionen neue Kristallmaterialien, die theoretisch stabil sind, wodurch sich nicht nur die Genauigkeit der Vorhersage der Materialstabilität von 50 % auf 80 % erhöhte, sondern auch 380.000 Arten identifiziert wurden ins Testen.

Google DeepMind gab an, dass diese Forschung angesichts der Tatsache, dass in den letzten 10 Jahren nur 28.000 stabile Materialien entdeckt wurden, einer Wissensanhäufung von fast 800 Jahren entspricht.

Branchenexperten öffnen angesichts der Geschwindigkeit des Fortschritts wirklich die Augen

Laut Financial Times kommentierte MIT-Professor Bilge Yildiz diese Forschung:

Diese riesige Datenbank anorganischer Kristalle sollte voller zu machender Entdeckungen sein . „Gem“, um Lösungen für saubere Energie und Umweltherausforderungen voranzutreiben.

Derzeit ist dieses Thema zu einem heißen Thema auf Zhihu geworden:

Was ist das also für ein KI-Tool?

Wie sieht das neue Tool GNoME aus?

In diesem Artikel wird ein neues Tool namens GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) vorgestellt.

Die Architektur von GNoME ist ein graphisches neuronales Netzwerk (GNN), in dem Knoten zur Darstellung von Atomen in der Kristallstruktur und Kanten zur Darstellung von Bindungsbeziehungen in der Kristallstruktur verwendet werden.

Anschließend verwendete GNoME eine Reihe bekannter stabiler Materialdatensätze für das Training, darunter Materials Project, Open Quantum Materials Database (OQMD) usw.

Dieses Tool entdeckt neues Material durch aktives Lernen.

Generieren Sie zunächst Kandidatenstrukturen basierend auf bekanntermaßen stabilen Materialien. Anschließend überprüft GNoME diese Kandidatenstrukturen. Natürlich können die ursprünglich von GNoME überprüften Strukturen nicht direkt verwendet werden, sondern müssen anhand von

überprüft werden Dichtefunktionaltheorie

(DFT).

Anschließend werden diese verifizierten Strukturen erneut als neue Trainingsdaten an GNoME weitergeleitet, um dessen Vorhersagefähigkeiten zu verbessern.

GNoME entdeckte schließlich mehr als 2,2 Millionen neue stabile Kristallstrukturen, was das Ergebnis dieser Methode ist

Gleichzeitig zeigte es auch eine gewisse Generalisierungsfähigkeit, selbst für Zellen, die mehr als 5 einzigartige Strukturelemente enthalten genau vorhergesagt werden.

Was bewirken also diese neu entdeckten 2,2 Millionen stabilen Kristallmaterialien?

Wofür werden die 2,2 Millionen Arten von Kristallen verwendet?

Der intuitivste Standpunkt ist, dass es Hoffnung auf Fortschritte in den Bereichen neue Energiebatterien (wie Solarzellen), Supraleiter und Chips gibt.

Obwohl GNoME derzeit nur theoretisch stabile Kristallmaterialien berechnen kann, können ihre Eigenschaften bewertet werden, sobald die experimentelle Synthese erfolgreich ist.

Diese neu entdeckten stabilen Kristallmaterialien wurden auf ihre supraleitenden, ferroelektrischen, optoelektronischen und anderen Eigenschaften hin bewertet. Endlich ist dies möglich in Bereichen wie Energie, Informationskommunikation und Sensorik eingesetzt werden

Berichten zufolge haben Forscher derzeit 736 Materialien im Labor synthetisiert, um zu beweisen, dass die von GNoME berechneten Kristalle synthetisiert werden können.

Darüber hinaus können die synthetisierten Materialien auch als Leitfaden für das Design neuer Materialien oder als neue Datensätze zum Trainieren und Optimieren anderer KI-Modelle verwendet werden.

Zum Beispiel haben die University of California, Berkeley und das Lawrence Berkeley National Laboratory diese entdeckten Materialien im Rahmen ihrer experimentellen Arbeit verwendet, und der Artikel wurde auch in Nature veröffentlicht.

Das Team baute ein A-Lab auf und synthetisierte erfolgreich 41 Verbindungen aus 58 berechneten Materialien, mit einer Erfolgsquote von über 70 %.

In Bezug auf diese Forschung stellen sich einige Internetnutzer bereits die Aussicht auf einen Aufschwung der Materialien vor, beispielsweise den Fortschritt der Medizin:

Einige Internetnutzer haben sich auch an der LK-99 orientiert, die allmählich nachgelassen hat: Die Materialwissenschaft ist zurück.

Manche Menschen hoffen, dass diese entdeckten Materialien für die gesamte Menschheit von Nutzen sein können

In welchen anderen Bereichen können diese KI-Vorhersagematerialien Ihrer Meinung nach angewendet werden?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI führt die Revolution in der Materialwissenschaft an! Die neueste in Nature veröffentlichte Studie von Google DeepMind hat erfolgreich 2,2 Millionen neue Materialien vorhergesagt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!