快科技 12 月 4 日消息,據媒體報道,《自然》雜志上最近有兩項重磅研究發表,最新的由人工智能(AI)驅動的平台 GNoME(材料探索圖形網絡),已可以自行發現和合成新無機化合物,包括發現了超 220 萬個穩定結構、17 天便獨自創建了 41 種新材料,其速度和精确性均遠超人類。
據悉,研究團隊提出了一個計算模型,能夠通過大規模主動學習,提高材料發現的效率。
新的大模型可以通過現有文獻訓練,生成多樣的潛在化合物候選結構,并且不斷改進這些結構。
GNoME 發現了超過 220 萬個穩定結構,将結構穩定預測的精确性提高到 80% 以上,在預測成分時,每 100 次試驗的精确度提高到 33%,相比之下,此前工作中該數字僅爲 1%。
在第二項研究中,美國加州大學伯克利分校團隊開發了一種自動實驗室 ( A-Lab ) 系統。這種 A-Lab 根據現存科學文獻訓練,随後結合主動學習,可對拟定化合物創造最多 5 個初始合成配方。
經過 17 天的連續實驗,A-Lab 進行了 355 次實驗,産生了 58 個拟定化合物中的 41 個 ( 71% ) ,相比之下,人類研究員需要花費數月去猜測和實驗。
兩項研究所展示的對 AI 的訓練,結合了計算力的飛速發展和現有文獻,其證明使用學習算法輔助發現和合成無機化合物有着極其廣闊的前景,未來的自主實驗室将能夠以最少的人力、最快的速度去發掘新材料。