【媒體界】11月30日消息，近期，由DeepMind推動的一項創新性研究引起了國際醫學界的廣泛關注。據悉，谷歌旗下的DeepMind利用人工智能(AI)成功預測了超過200萬種新材料的結構，該技術突破有望在未來推動現實世界的技術改革。
有關研究成果已于本周三發表在《自然》雜志上，題為《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》。DeepMind的研究人員在論文中指出，他們假設的近40萬個材料設計中的大部分可在實驗室條件下迅速合成。這一突破性研究為生產性能更優越的電池、太陽能電池板以及計算機芯片等領域提供了新的可能性。
通過利用AI預測這些新材料的穩定性，DeepMind表示下一步的研究將側重于預測它們在實驗室中的合成難度。這一創新有望加速新材料的研發與生產過程，為行業帶來更快的技術演進。
材料的發現與合成通常是一項昂貴且耗時的工作，比如目前廣泛應用的鋰離子電池經歷了大約20年的商業化過程，投入了巨額成本。DeepMind的研究員Ekin Dogus Cubuk表示：“我們希望通過實驗、自主合成和機器學習模型的巨大改進，將這個10到20年的時間縮短到一個更容易掌控的范圍。”
有關AI的訓練數據是基于Materials Project的數據進行的，這是一個于2011年在勞倫斯伯克利國家實驗室成立的國際研究組織，目前擁有約5萬種已知材料的研究成果。DeepMind表示，他們將與研究界分享這些數據，以促進材料發現的更多突破。
Materials Project的負責人Kristin Persson表示：“當涉及到成本增加時，行業往往有點風險規避，而新材料通常需要一段時間才能變得具有成本效益。如果我們能進一步縮短這個時間，那就算是真正的突破了。”
