伦敦:
谷歌DeepMind运用人工智能(AI)成功预测了超过200万种新材料的结构，该公司表示，这一创新将很快应用于改善现实世界的技术。
在周三发表于《自然》(Nature)杂志的一篇研究论文中，这家隶属于Alphabet的人工智能公司透露，其近40万种假想材料的设计将很快在实验室中进行生产。
这项研究的潜在应用包括制造性能更优的电池、太阳能电池板和计算机芯片。
新材料的发现与合成往往是一个昂贵且耗时的过程。例如，锂离子电池——如今广泛应用于手机、笔记本电脑及电动汽车等设备——在商业化之前，研究人员花费了大约20年的时间。
DeepMind的研究科学家Ekin Dogus Cubuk表示：“我们希望在实验、自主合成和机器学习模型方面的重大进展能够显著缩短10到20年的时间，使这一过程更易于管理。”
DeepMind的人工智能是基于材料项目(Materials Project)的数据进行训练的。材料项目是2011年在劳伦斯伯克利国家实验室成立的国际研究小组，涵盖了大约5万种已知材料的现有研究。
该公司表示，现阶段将与研究界共享其数据，以期加速材料发现的进一步突破。
材料项目主管克里斯汀·佩尔松(Kristin Persson)指出：“当成本上升时，工业往往会规避风险，而新材料通常需要一段时间才能实现成本效益。”
“如果我们能将这个数字进一步缩小，那将被视为真正的突破。”
在利用人工智能预测这些新材料的稳定性后，DeepMind表示，它将把重点转向预测这些材料在实验室中合成的难易程度。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《谷歌DeepMind人工智能探索数千种新材料的潜在应用》能对你有所帮助！
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