工程检测试验建材贸易◎谷歌DeepMind的研商团队通过人工智能用具“质料寻找图形收集（以下简称GNoM★E）”觉察了众达★220万种外面上不变，但绝大局限正在尝★试上尚未杀青的晶体★布局。

　　从新能源汽★车电池到太阳能电池，再到谋划机芯片等诸众范围，一朝有新质料觉察，无疑可加快技巧层面的冲破。不外，新质料的研发平常需求科学家们花费数★月乃★至数年★的岁月实行频频试验和验证。谷歌旗下DeepMind即日通告★的一项研商或将极大加疾新质料正在稠密科技范围的利用速率。

　　谷歌DeepMind的研商团队通过★人工智能用具“质料寻找图形收集（以下简称GNoME）”觉察了众达220万种外面上不变，但绝大局限正在尝试上尚未杀青的晶体布局，这一效率于11月29日正在顶刊《自然（Nature）》杂志上颁发。

　　GNoME觉察的晶体布局数目是科学史上觉察的此类物质数目的45倍以上，业内以为<★strong>修材生意，这项技巧为可再生能源和前辈谋划芯片等范围★的进展供应新★途径。

　　据悉，这项被称为GNoME的人工智能模子旨正在预测无机晶体布局，即原子的反复陈列，使某种质料具有异常的本质。迄今为止，人类已知的大约惟有48000种无机晶体。

　　此次GNoME模子将★这个数字扩展到众达220万种。Deepmind称，正在这220万★种新晶体布局中，此中有38万个不变的晶体布局希望通过尝试合成，有实践的利用前景，也许进展出“来日的改革性技巧”，比方★超导质料和★下★一代电池质料★等。GNoME“正在人类★已★知的不变质料中★杀青了数目级的扩★展，觉察了大约800年来具有革命性潜力的新质料。”！

　　为了觉察更众新质料，DeepMind团队贯串了两种差异的深度练习模子。第一种是通过对现有质料中的元素实行改正，发生了赶过10亿个布局。第二种办法则扔开现有的质料布局，全体凭据化学式来预测新质料的不变性。这两种深度练习模子的贯串，为新质料的觉察供应了更遍及的也许性。

　　候选的新质料布局天生后，研商职员通过★GNoME模子实行筛选。该模子能够预测特定布局的阐明能★量（decomposition energ★y），这是权衡质料不变水★准的苛重目标。惟有“不变” 修材生意★★ 、不易阐明的质料，才气对工★业★用处发生苛重道理。以是，GNoME会预测并拣选最具有利用★前景的质料，并凭据已知的外面框架对其实行进一步评估。

　　据悉，上述历程会被DeepMind团队反复众次，且每一次的觉察城市被纳入下一次的磨练中。固然第一轮的测试中，GNoME预★测差异质料不变性的精度仅★为5%安排，但正在通★盘迭代练习的历程中，GNoME的预测精度急忙抬高。最终的结果评释，GNoME正在第一个模子中预测布局不变性的精度曾经赶★过80%，正在第二个模子★中★精★度则抬高到了33%。

　　固然新布局中的少许也许会衰变为更不变的款式，或者不也许全体创修，但DeepMind团队曾经正在尝试室中告成创设出了736种GNoME所觉察的新质料，包罗碱土金刚石样光学质料（Li4MgGe2S7）和潜正在的超导体（Mo5GeB2），目前正正在实行测试工程检测试验。

　　DeepMind的上述论文联合作家之一、质料研发主管Dogus Cubuk称，“对我来说，质料科学根本上是概括头脑★与物★理★宇★宙的交汇点，很难设念有哪项技巧不会因更好的质料而获得修正。”！

　　麻省理工学院质料科学与工程教学Ju L★i以为，GNoME能够被视为质料觉察范围的“阿尔法Fold”。“阿尔法Fold”是D★eepMind于2020年★推出的人工智能体例工程检测试验，可以高精度地预测卵白质布局，并正在生物研商和药物觉察方面得到了巨大发达。Ju Li称修材生意，得益于GNoME的强健技能，人类已知不变质料的数目延长★了近10倍，抵达42。1万种。

　　《逐日经济音★讯》记者谨慎。