中國粉體網(wǎng)訊 《自然》11月30日發(fā)表了兩項重磅研究：最新的由人工智能驅(qū)動的平臺GNoME（材料探索圖形網(wǎng)絡(luò)），已可以自行發(fā)現(xiàn)和合成新無機化合物,，包括發(fā)現(xiàn)了超220萬個穩(wěn)定結(jié)構(gòu),、17天便獨自創(chuàng)作41種新材料,，其速度和精確性均遠(yuǎn)超人類,。
圖片來源：伯克利實驗室材料項目
這種化合物（Ba6Nb7O21）是GNoME計算出的新材料之一,，它包含鋇（藍(lán)色）,、鈮（白色）和氧（綠色）,。
技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)改進(jìn)了計算機程序識別新材料的能力,，但這個過程面臨的主要阻礙,，是學(xué)習(xí)算法如何適應(yīng)與其所學(xué)相反的結(jié)果，因為新發(fā)現(xiàn)本質(zhì)上是用新的,、創(chuàng)造性的方式去理解數(shù)據(jù)的能力,。
“深度思維”團(tuán)隊此次提出了一個計算模型，能夠通過大規(guī)模主動學(xué)習(xí),，提高材料發(fā)現(xiàn)的效率,。這個程序使用現(xiàn)有文獻(xiàn)訓(xùn)練，生成多樣的潛在化合物候選結(jié)構(gòu),，然后通過一系列學(xué)習(xí)不斷改進(jìn)這些結(jié)構(gòu),。GNoME發(fā)現(xiàn)了超過220萬個穩(wěn)定結(jié)構(gòu)，將結(jié)構(gòu)穩(wěn)定預(yù)測的精確性提高到80%以上，在預(yù)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(shù)字僅為1%,。
在第二項研究中,，加州大學(xué)伯克利分校團(tuán)隊開發(fā)了一種自動實驗室（A-Lab）系統(tǒng)。這種A-Lab根據(jù)現(xiàn)存科學(xué)文獻(xiàn)訓(xùn)練,，隨后結(jié)合主動學(xué)習(xí),，可對擬定化合物創(chuàng)造最多5個初始合成配方。隨后它可以用機器臂執(zhí)行實驗,，合成粉末形態(tài)的化合物,。如果一個配方產(chǎn)量低于50%，A-Lab會調(diào)整配方繼續(xù)實驗,，在成功達(dá)到目標(biāo)或窮盡所有可能配方后結(jié)束,。經(jīng)過17天的連續(xù)實驗，A-Lab進(jìn)行了355次實驗,，產(chǎn)生了58個擬定化合物中的41個（71%）,。相比之下，人類研究員需要花費數(shù)月去猜測和實驗,。
兩項研究所展示的對AI的訓(xùn)練,，結(jié)合了計算力的飛速發(fā)展和現(xiàn)有文獻(xiàn)，其證明使用學(xué)習(xí)算法輔助發(fā)現(xiàn)和合成無機化合物有著極其廣闊的前景,，未來的自主實驗室將能夠以最少的人力,、最快的速度去發(fā)掘新材料。
（中國粉體網(wǎng)編輯整理/平安）
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