1 月 17 日消息，微軟 CEO 納德拉在 X 平臺發(fā)文，公布了微軟內(nèi)部孵化的一款名為 MatterGen 的 AI 模型，該模型基于 60 萬條穩(wěn)定材料數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)來自 Materials Project 和 Alexandria 等權(quán)威數(shù)據(jù)庫，主要用于設(shè)計(jì)新型無機(jī)材料，相關(guān)研究成果現(xiàn)已登上《Nature》期刊。
IT之家參考報(bào)告獲悉，MatterGen 模型能夠處理材料的周期性和三維幾何結(jié)構(gòu)，模擬圖像生成模型的去噪過程，從隨機(jī)結(jié)構(gòu)中逐步生成穩(wěn)定且符合特定要求的材料，科學(xué)家可以利用其生成具有特定化學(xué)性、機(jī)械性、磁性等多種規(guī)格的材料，相對于依賴大量試錯實(shí)驗(yàn)的傳統(tǒng)材料設(shè)計(jì)方法具有極高效率。
研究人員舉例，在尋找高模量大于 400 GPa 的材料時(shí)，傳統(tǒng)篩選方法通常需要篩選約 40 個候選材料才能達(dá)到性能瓶頸，而 MatterGen 能夠持續(xù)生成新穎且穩(wěn)定的候選材料，其生成規(guī)模可達(dá)傳統(tǒng)方法的兩倍以上。
目前，微軟 MatterGen 研究團(tuán)隊(duì)已與中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院合作，成功合成了新材料 TaCr?O?。該材料在設(shè)計(jì)時(shí)的目標(biāo)模量為 200 GPa，實(shí)驗(yàn)測得的模量為 169 GPa，誤差低于 20%，相應(yīng)材料可用于打造成本更低的儲能電池。
【來源：IT之家】
