导读：IT之家 12 月 4 日消息，据《科技日报》报道，《自然》杂志 11 月 30 日发表的研究显示，最新由 AI 驱动的平台 GNoME（材料探索图形网络）可自行发现和合成新的无机化合物，其发现了超 220 万个稳定结构，并能在 17 天内独自创作 41 种新材料，速度和精确性...
IT之家 12 月 4 日消息，据《科技日报》报道，《自然》杂志 11 月 30 日发表的研究显示，最新由 AI 驱动的平台 GNoME（材料探索图形网络）可自行发现和合成新的无机化合物，其发现了超 220 万个稳定结构，并能在 17 天内独自创作 41 种新材料，速度和精确性均远超人类。
▲ 图为 GNoME 计算出的新材料 Ba6Nb7O21，图源伯克利实验室材料项目
有了这项工具，通过人类已知的技术来创作出可行的新材料数量将成倍增加。据介绍，GnoME 发现了超过 220 万个稳定结构，并将结构稳定预测的精确性提高到 80% 以上，在预测成分时，每 100 次试验的精确度提高到 33%，相比之下，此前工作中该数字仅为 1%。
DeepMind 团队提出了一种计算模型，可通过大规模主动学习来提高材料发现的效率。该程序能够使用现有文献训练，并生成多样的潜在化合物候选结构，随后再通过一系列学习来不断改进这些结构。
DeepMind 团队在其新闻稿中宣布，这 220 万种新的稳定结构的发现，相当于（人类）近 800 年的知识价值。
此外，加州大学伯克利分校团队开发了一种自动实验室系统（A-Lab），根据现存科学文件进行训练，再结合主动学习，能够对拟定化合物创造最多 5 个初始合成配方。随后，它还可以使用机械臂来执行实验，合成粉末形态的化合物。
若一种配方产量低于 50%，该系统还会调整配方继续实验，在成功达到目标或穷尽所有可能配方之后结束。详细来看，在这 17 天内，自动实验室系统进行了 355 次实验，产生了 58 个拟定化合物中的 41 个。若将这项工作交给人类研究员，那么猜测、实验等工序需要耗时数月。
IT之家附《自然》杂志相关论文：由 DeepMind 发表，由伯克利实验室发表
