人工智能已经可以自己发现新材料了
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内容提要
谷歌DeepMind团队开发了人工智能驱动的材料高效发现系统GNoME，通过图神经网络预测新结构的能量和稳定性，经过6轮主动学习，预测精度达到业界最高水平。已发现220万种新晶体结构，其中38.1万种最稳定，已有736种获得实验验证。模型对未知结构和成分的推断能力不断增强，有望推动新材料和新技术的发现。
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关键要点
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谷歌DeepMind团队开发了人工智能驱动的材料高效发现系统GNoME。
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GNoME系统核心是图神经网络(GNN)，通过训练预测新结构的能量和稳定性。
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经过6轮主动学习，GNN模型的预测精度达到业界最高水平。
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研究人员发现了220万种新晶体结构，其中38.1万种为最稳定结构。
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已有736种新材料获得实验验证，模型对未知结构的推断能力不断增强。
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研究成果表明，人工智能系统可以更高效地进行材料探索，推动新材料和新技术的发现。
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构建通用的物质结构与性能预测模型仍需进一步努力。
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