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像生成图像一样“生成”新材料,AI4Science显神通丨科创要闻
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简介12月7日,微软研究院AI4Science团队推出基于扩散过程的生成模型MatterGen,可直接生成具有所需特性的新型材料。MatterGen能够逐步细化原子类型、坐标和晶格结构,生成晶体材料,生成 ...
12月7日,生成微软研究院AI4Science团队推出基于扩散过程的像生像样新材显神生成模型MatterGen,可直接生成具有所需特性的成图新型材料。MatterGen能够逐步细化原子类型、通丨坐标和晶格结构,科创生成晶体材料,生成生成方式类似于DALL-E 3生成图像;同时还具有适配器模块,像生像样新材显神能够针对特定的成图化学组成、对称性及物理特性(如磁密度)进行微调,通丨实现定制化的科创材料设计。
材料科学的生成核心挑战,是像生像样新材显神发现具有所需特性的材料。过去,成图人们需要先找到新材料,通丨然后根据应用进行筛选。科创MatterGen的出现,挑战了传统物质筛选和人工直觉的局限性。研究团队还表示,MatterGen生成的新颖独特结构比目前最先进的SOTA模型(CDVAE)稳定性高2.9倍,能生成接近能量局部最小值17.5倍的结构。
这距离DeepMind带给人们的震撼,才刚刚过去一周。
11月30日,两篇《自然》(Nature)论文报告了谷歌人工智能实验室 DeepMind开发的深度学习工具“材料探索图形网络” GNoME(Graph Networks for Materials Exploration),不仅预测了220万个全新晶体结构,其中38万种已经通过稳定性预测的新化合物,还在17天内全自动合成了41种新无机化合物。
GNoME采用图神经网络(GNN)架构,通过主动学习来发现新材料。鉴于过去10年才发现28000种稳定材料,这一研究相当于人类近800年的知识积累。
AI助力,材料设计正在向一个更加高效、智能的新时代迈进。
AI在自然科学领域的潜力巨大。这些年,AI4Science(又称AI for Science)的成果集中爆发,在生物医药、材料、物理、化学甚至数学领域发挥着越来越重要的作用。
作为科学发现的第五范式,AI4Science和经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式互相促进,共同推进科学研究的飞速发展,不断拓展人类认知的边界。
新产品与新技术
01 谷歌发布多模态模型Gemini
12月6日,谷歌发布多模态模型Gemini,可以归纳并流畅地理解、操作、组合文本
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