人工智能引领材料科学新纪元：自主发现与合成无机化合物 堪称“炼金术士“

概述

在《自然》杂志最近发表的两项研究中，人工智能（AI）在材料科学领域取得了革命性进展。GNoME平台自行发现超220万个稳定结构，并在短短17天内创造出41种新材料。此外，美国加州大学伯克利分校的A-Lab系统通过机器臂执行实验，大幅提高了实验效率。这些成果不仅展示了AI技术在材料科学中的巨大潜力，也为未来的研究开辟了新道路。

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AI平台GNoME：

深度思维团队推出的GNoME平台是一个通过大规模主动学习提高材料发现效率的计算模型。该程序使用现有文献进行训练，并生成多样的潜在化合物候选结构，通过持续学习不断优化这些结构。令人惊叹的是，GNoME发现了超过220万个稳定结构，其结构稳定预测精确性超过80%，而成分预测精确度每100次试验达到33%，远超以往1%的水平。

A-Lab系统：

加州大学伯克利分校团队开发的A-Lab系统则代表了自动实验室技术的前沿。A-Lab根据科学文献进行训练后，能够快速制定初始合成配方，并通过机器臂执行实验。在17天内连续运行期间，A-Lab完成了355次实验，并成功合成了58个拟定化合物中的41个。相比之下，传统方法需要数月时间进行猜测和实验。

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这两项研究证明了结合计算能力和大数据分析的AI训练对于无机化合物发现和合成具有重要意义。未来自主实验室将以最小的人力投入和最快速度探索新材料。

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“我们正见证一个全新时代的来临，在这个时代中，AI不仅能够理解复杂数据，还能创造性地用这些数据解决问题。”——深度思维团队负责人表示。

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“我们相信A-Lab系统将彻底改变传统实验室工作方式，为快速、高效地发现新材料铺平道路。”——伯克利分校团队领导者说。

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随着AI技术在各行各业持续渗透并引领变革，其在科学研究上所展现出来的潜力正逐步转化为真正的行动力量。今天介绍的两项创新工作仅是开始——未来将有更多突破等待我们去探索和挖掘。

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