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谷歌 DeepMind 在一年内发现 220 万种新材料,其中 38.1 万种是稳定材料

类石墨烯结构(图片来源:SDXL)
类石墨烯结构(图片来源:SDXL)
大约 52,000 个新的稳定结构类似于石墨烯的分层性质,可能在量子超级计算机和核聚变反应堆用先进超导体的开发中发挥重要作用。
AI Science

在不到一年的时间里,谷歌的DeepMind部门通过一个名为 "材料探索图网络"(GNoME)的高级训练人工智能模型,成功发现了 38.1 万种稳定材料,这些材料可以造福于许多领域。实际上,这只是该模型预测的 220 万种晶体结构中的一小部分。

该人工智能是利用美国劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)在过去十年中通过材料项目收集的数据进行训练的。.从理论上讲,这 381,000 个稳定的结构可以在加速开发以下材料方面发挥关键作用 超导体, 量子超级计算机, 电动汽车和电池,但所有这些材料都需要先合成才能测试其效率。

到目前为止,独立实验只合成并证明了其中 736 种材料的稳定性。不过,DeepMind 的研究人员愿意通过立即发布所有材料的数据和公开人工智能模型,加快其余结构的合成过程。

最有希望的结构似乎包括在 52000 种化合物中,这些化合物类似于具有层状性质的 石墨烯.据说,这些化合物是新型超导体的理想候选材料,可用于核磁共振扫描仪、量子计算机和核聚变反应堆。此外,人工智能模型还发现了 528 种可用于提高电动汽车电池效率的替代锂离子导体。

 

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Bogdan Solca, 2023-12- 1 (Update: 2023-12- 1)