加州大学-Google DeepMind公司（来源：Nature）_客户案例_走进科晶

加州(zhou)大(da)學-Google DeepMind公司（來源：Nature）

發(fa)布(bu)時間：2023-11-30

2023年(nian)11月29日，谷歌旗下的 DeepMind 利用人工(gong)智能(neng)（AI）預測(ce)了(le)超過 200 萬種新材料的結構，該公(gong)司(si)表示這一突破性成(cheng)果(guo)將推動(dong)現實世界(jie)的技術(shu)改進。其相關(guan)研究成(cheng)果(guo)已經(jing)在當地時間周(zhou)三以題《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》刊登于《Nature》上。

DeepMind 研(yan)究(jiu)員在(zai)論文中指出(chu)(chu)，其假設的(de)(de)(de)近 40 萬(wan)個(ge)材料設計中的(de)(de)(de)大(da)部分(fen)很(hen)快(kuai)就可(ke)以(yi)在(zai)實(shi)驗(yan)室條件下生(sheng)產(chan)出(chu)(chu)來。這(zhe)(zhe)項(xiang)研(yan)究(jiu)可(ke)以(yi)為生(sheng)產(chan)性(xing)能更(geng)好的(de)(de)(de)電池、太陽能電池板和計算機芯片提供幫助。通(tong)過(guo)使用(yong) AI 預測這(zhe)(zhe)些新材料的(de)(de)(de)穩定性(xing)后，DeepMind 表示下一步的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)重(zhong)心(xin)將轉向預測它們(men)在(zai)實(shi)驗(yan)室中合(he)成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)難(nan)易程度。實(shi)際上，新材料的(de)(de)(de)發現(xian)和合(he)成(cheng)(cheng)其實(shi)是(shi)(shi)一個(ge)十(shi)分(fen)昂貴(gui)且耗(hao)(hao)時的(de)(de)(de)過(guo)程，例如我(wo)(wo)們(men)目前隨處可(ke)見的(de)(de)(de)鋰(li)離子電池的(de)(de)(de)商業應用(yong)過(guo)程經歷了大(da)約 20 年的(de)(de)(de)時間(jian)，其間(jian)耗(hao)(hao)費(fei)無數成(cheng)(cheng)本與(yu)心(xin)血(xue)。“我(wo)(wo)們(men)希望通(tong)過(guo)實(shi)驗(yan)、自主合(he)成(cheng)(cheng)和機器學習(xi)模型(xing)的(de)(de)(de)巨大(da)改(gai)進(jin)，將這(zhe)(zhe)個(ge) 10 到 20 年的(de)(de)(de)時間(jian)縮短到一個(ge)更(geng)容易控制(zhi)的(de)(de)(de)范圍”，DeepMind 的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)員 Ekin Dogus Cubuk 說道。據介(jie)紹(shao)，DeepMind 的(de)(de)(de) AI 是(shi)(shi)基(ji)于 Materials Project 數據進(jin)行訓練的(de)(de)(de)。這(zhe)(zhe)是(shi)(shi)一個(ge)于 2011 年在(zai)勞倫斯伯克利(li)國家(jia)實(shi)驗(yan)室成(cheng)(cheng)立的(de)(de)(de)國際研(yan)究(jiu)組織，目前擁(yong)有(you)約 5 萬(wan)種已(yi)知材料的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)成(cheng)(cheng)果。該公司(si)表示，現(xian)在(zai)將與(yu)研(yan)究(jiu)界分(fen)享其數據，以(yi)期加(jia)速材料發現(xian)的(de)(de)(de)進(jin)一步突破(po)。

據論文描述，GNoME 已將結構(gou)穩定預測(ce)的精(jing)確性提高(gao)到 80% 以上，在預測(ce)成分(fen)時每(mei) 100 次試驗的精(jing)確度(du)提高(gao)到 33%（相比之下，此前(qian)工作(zuo)中該數字僅為(wei) 1%）。

Google DeepMind 材料發(fa)現(xian)團隊負(fu)責人 Ekin Dogus Cubuk 表示：“我們希望 GNoME 項目能夠推動無機晶體(ti)研究的(de)(de)發(fa)展。外部研究人員已經通過獨立(li)的(de)(de)物理實(shi)驗驗證了 GNoME 發(fa)現(xian)的(de)(de) 736 多種新材料，證明了我們模型的(de)(de)發(fa)現(xian)可以在實(shi)驗室中實(shi)現(xian)。”

然而，研究團隊(dui)在論文(wen)中也指(zhi)出，在實(shi)際應(ying)用中，GNoME 仍存(cun)在一些開(kai)放性問題，其中包括由競爭多(duo)形體引(yin)發的(de)相變、振動(dong)輪廓和構型熵引(yin)起的(de)動(dong)態穩定性，以及對最終合成能(neng)力的(de)更深入理解。

為了制造 Materials Project 預(yu)測的(de)新化合物，A-Lab 的(de) AI 通過(guo)研(yan)究(jiu)科(ke)學(xue)論文并使用主動學(xue)習進(jin)行調(diao)整，創(chuang)造出了新的(de)配方。