Google DeepMind 通过深度学习发现了数百万种新材料

从芯片、电池、超导体到太阳能板等现代技术都依赖于无机晶体。为了实现新技术，晶体必须稳定，否则就会分解，而每个新的、稳定的晶体背后都可能需要数月的艰苦实验。

Google DeepMind 的 AI 模型 GNoME (材料探索的图网络) 新发现了 220 万种晶体，这相当于约 800 年的知识价值；其中最稳定的 38 万个已提交到研究界数据库，这些候选有可能存在用于开发未来变革性技术的材料。

世界各地实验室的研究员目前创建了 736 个此类新结构；劳伦斯伯克利国家实验室 A-Lab 的人工智能自主快速合成 41 个。

Nature 深度学习发现新材料
Nature 机器人自主合成新材料

投稿：@TNSubmbot
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