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加州大學-Google DeepMind公司(來源:Nature)

發(fā)布時間:2023-11-30

2023年11月29日,谷歌旗下的 DeepMind 利用人工智能(AI)預測了超過 200 萬種新材料的結構,該公司表示這一突破性成果將推動現實世界的技術改進。其相關研究成果已經在當地時間周三以題《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》刊登于《Nature》上。


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DeepMind 研究員在論文中指出,其假設的近 40 萬個材料設計中的大部分很快就可以在實驗室條件下生產出來。這項研究可以為生產性能更好的電池、太陽能電池板和計算機芯片提供幫助。通過使用 AI 預測這些新材料的穩(wěn)定性后,DeepMind 表示下一步的研究重心將轉向預測它們在實驗室中合成的難易程度。實際上,新材料的發(fā)現和合成其實是一個十分昂貴且耗時的過程,例如我們目前隨處可見的鋰離子電池的商業(yè)應用過程經歷了大約 20 年的時間,其間耗費無數成本與心血?!拔覀兿Mㄟ^實驗、自主合成和機器學習模型的巨大改進,將這個 10 到 20 年的時間縮短到一個更容易控制的范圍”,DeepMind 的研究員 Ekin Dogus Cubuk 說道。據介紹,DeepMind 的 AI 是基于 Materials Project 數據進行訓練的。這是一個于 2011 年在勞倫斯伯克利國家實驗室成立的國際研究組織,目前擁有約 5 萬種已知材料的研究成果。該公司表示,現在將與研究界分享其數據,以期加速材料發(fā)現的進一步突破。

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據論文描述,GNoME 已將結構穩(wěn)定預測的精確性提高到 80% 以上,在預測成分時每 100 次試驗的精確度提高到 33%(相比之下,此前工作中該數字僅為 1%)。

Google DeepMind 材料發(fā)現團隊負責人 Ekin Dogus Cubuk 表示:“我們希望 GNoME 項目能夠推動無機晶體研究的發(fā)展。外部研究人員已經通過獨立的物理實驗驗證了 GNoME 發(fā)現的 736 多種新材料,證明了我們模型的發(fā)現可以在實驗室中實現。”

然而,研究團隊在論文中也指出,在實際應用中,GNoME 仍存在一些開放性問題,其中包括由競爭多形體引發(fā)的相變、振動輪廓和構型熵引起的動態(tài)穩(wěn)定性,以及對最終合成能力的更深入理解。

為了制造 Materials Project 預測的新化合物,A-Lab 的 AI 通過研究科學論文并使用主動學習進行調整,創(chuàng)造出了新的配方。

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點擊查看文章詳細內容:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06734-w

DeepMind的實驗室中,出現了科晶的1200℃高通量自動化管式爐:

上圖中的設備型號:OTF-1200X5-ASD-2

部分參數: ·最高溫度:1200℃(小于0.5小時)

       ·連續(xù)工作溫度:1100℃


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                                                                                                        (點擊圖片查看詳情)

更多自動化設備:

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如果您想了解設備,請于我公司銷售部聯系

歡迎您來到科晶開放實驗室參觀與親自試用

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愛姆斯國家實驗室 Ames lab(來源:Nature)

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泰國科學與技術研究院(來源:泰國電視臺)

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