Nature重磅：17天独自创造41种新材料，AI再次赢了人类

只用了 17 天，人工智能便独自创造了 41 种新材料，每天超过两种。

相比之下，人类科学家可能需要几个月的尝试和实验，才能创造出一种新材料。

今天，这个名为 A-Lab 的 AI 实验室，登上了权威科学期刊 Nature。

据介绍，A-Lab 是一个由 AI 指导机器人制造新材料的实验室，能够在最少的人为干预下迅速发现新材料，其可以帮助确定和快速跟踪多个研究领域的材料，包括电池、储能、太阳能电池、燃料电池等。

值得一提的是，在一次测试任务中，A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，成功率达到了 71%。

这些测试数据来自伯克利实验室开放获取数据库 Materials Project 和由 Google DeepMind 开发的 Graph Networks for Materials Exploration深度学习工具。

同样在今天，Google DeepMind 的 GNoME 也登上了 Nature，其为 Materials Project 贡献了近 40 万种新化合物，是自该项目成立以来，由一个团队添加的最大一次新增结构稳定性数据，大大增加了科学家用于为未来技术发明新材料的开放存取资源。

伯克利实验室 Materials Project 创始人兼主任、加州大学伯克利分校教授 Kristin Persson 表示，“要解决全球环境和气候挑战，我们必须创造新材料。借助材料创新，我们可以开发可回收塑料、利用废弃能源、制造更好的电池，并构建更便宜、寿命更长的太阳能电池板等。”

有了AI，制造、测试新材料更快了

新技术的发展往往需要新材料。然而，制造一个材料并非易事。

科学家们已经通过计算预测了数十万种新型材料，但测试这些材料是否能在现实中制造出来是一个缓慢的过程。一个材料从计算到商业化需要很长时间。它必须具有合适的属性，能够在设备中工作，能够扩展，且具有合适的成本效率和性能。

如今，借助超级计算机和模拟技术，研究人员不再需要靠盲目的尝试从零开始创造材料。

在此次工作中，Google DeepMind 团队使用 Materials Project 十多年来开发的工作流程和数据对 GNoME 进行了训练，并通过主动学习改进了 GNoME 算法。

最终，GNoME 产生了 220 万种晶体结构，其中有 38 万种被纳入 Materials Project 中，且被预测为是稳定的。这些数据包括材料原子的排列方式和稳定性。

图｜化合物 Ba₆Nb₇O₂₁ 是 GNoME 计算出的新材料之一，包含钡、铌和氧。

据论文描述，GNoME 已将结构稳定预测的精确性提高到 80% 以上，在预测成分时每 100 次试验的精确度提高到 33%。

Google DeepMind 材料发现团队负责人 Ekin Dogus Cubuk 表示：“我们希望 GNoME 项目能够推动无机晶体研究的发展。外部研究人员已经通过独立的物理实验验证了 GNoME 发现的 736 多种新材料，证明了我们模型的发现可以在实验室中实现。”

然而，研究团队在论文中也指出，在实际应用中，GNoME 仍存在一些开放性问题，其中包括由竞争多形体引发的相变、振动轮廓和构型熵引起的动态稳定性，以及对最终合成能力的更深入理解。

为了制造 Materials Project 预测的新化合物，A-Lab 的 AI 通过研究科学论文并使用主动学习进行调整，创造出了新的配方。