DeepMind 彻底改变材料科学：人工智能发现 220 万种新晶体

谷歌的人工智能部门DeepMind在材料科学上达成了历史性里程碑，发现了220万个具有稳定结构的新晶体。研究人员表示，这一发现相当于通过先进的人工智能应用在材料探索中解锁了“800年的宝贵知识”。

GNoME技术：材料科学的新纪元

这个进展得益于 GNoME ( 图网络材料探索 )，这是由 DeepMind 开发的一种基于神经网络的工具。这项技术利用图架构来建模和预测稳定的晶体结构，极大地加速了传统上依赖于较慢实验方法的发现过程。

该工具专门设计用于探索具有变革性工业应用的材料，重点在于识别具有有利特性的结构，以便于新兴技术的应用。这些新材料的潜力对于开发更高效的电动车电池和高性能计算机的超导体尤为乐观。

科学验证与发现的影响

这项发现的可信度得到了独立研究人员的加强，他们成功地重现了GNoME识别的736种新材料，从而通过实验合成验证了理论结果。这个验证过程对于跨越计算预测与实际应用之间的障碍至关重要。

在科学杂志Nature上发表的文章中，标题为"Scaling deep learning for materials discovery"，研究人员详细描述了GNoME如何在预测稳定晶体结构方面达到前所未有的泛化水平。这项研究表明，该工具可以显著提高材料发现过程的效率，降低研究成本和时间。

应用与未来计算技术的影响

这项研究的影响广泛且跨多个行业。在先进计算领域，发现的超导体可能会彻底改变超级计算机的发展，为更高效的数据处理基础设施提供新的可能性。这可能直接惠及计算密集型行业，包括区块链技术的开发和数字交易的处理。

在电动移动领域，所识别的新材料具有推动下一代电池发展的潜力，提升电动车辆的效率和续航能力。这一进展与全球对更可持续运输解决方案的日益增长的需求相一致。

人工智能在科学发现中的未来

一些外部观察者将GNoME比作“化学领域的ChatGPT”，并与其他在多个领域变革的生成性人工智能模型进行了比较。卡拉·戈麦斯，康奈尔大学人工智能研究所的联席主任，强调科学发现是人工智能的下一个前沿。

这项研究说明了人工智能如何超越语言处理和图像应用的发展，解决自然科学中的基本问题。加速那些传统上需要数百年才能完成的发现的能力，代表了一种新的科学研究范式，像GNoME这样的人工智能工具可以成为创新过程中的重要合作伙伴。

将这些人工智能技术整合到研究和开发平台中，有可能使科学进步的获取变得民主化，使各类机构能够参与基于新材料的下一波技术创新。