微軟推出MatterGen，材料發現的AI突破
微軟於星期四推出了MatterGen，這是一款旨在徹底改變我們對材料發現理解的生成式AI工具，這標誌著材料科學的一個變革性時刻。
微軟董事長兼首席執行官薩提亞·納德拉表示：“我們的MatterGen模型應用生成式AI，以前所未有的精確度創造新化合物。”
與傳統方法不同，MatterGen不僅僅是測試現有材料，而是基於特定要求生成全新的材料。研究人員在他們的論文《無機材料設計的生成模型》中詳細介紹了這一突破。
超越篩選方法
傳統的方法在尋找具備特定性能（例如高壓縮抗力）的材料時，最多只能篩選出40個候選者。然而，MatterGen在識別穩定的高體積模量結構等任務中，卻發現了超過100個潛在候選者。
該AI還在包括Materials Project和Alexandria數據庫在內的廣泛數據集上進行訓練，以確保其最先進的性能。該模型使用創新的算法，更準確地處理複雜的材料結構。
篩選與生成的材料設計方法
MatterGen成功創建了一種新材料！該工具的能力在與中國科學院深圳先進技術研究院的李文杰教授團隊的合作中得到了驗證。
他們挑戰MatterGen設計一種具有特定壓縮抗力（200 GPa體積模量）的材料。結果是？
一種名為TaCr₂O₆的新材料成功合成，並且與AI的預測相符，甚至考慮到鈮（Ta）和鉻（Cr）原子的排列變化。
開放訪問與未來方向
約翰霍普金斯大學應用物理實驗室的克里斯托弗·斯泰爾斯強調了這一創新的重要性：“我們希望了解MatterGen對材料發現的影響。”
MatterGen的開發者已根據MIT許可證發布了其源代碼，鼓勵社區合作。研究人員旨在擴大該工具在電池和磁體開發等領域的應用。
MatterGen與AI模擬工具如MatterSim的整合，進一步加快了材料探索和模擬，為科學發現創造了一個動態系統。
材料發現不僅僅是微軟的努力，谷歌DeepMind在2023年也發布了一項研究，題為《擴展深度學習以進行材料發現》，其中發現了220萬種新晶體，這相當於800年的知識積累。
Meta也進入了材料領域，發布了一個名為Open Materials 2024（OMat24）的龐大數據集，包含超過1.18億個材料模擬和結構的示例。
它專注於各種無機散裝材料，以改善AI驅動的材料發現。
去年12月，亞馬遜還宣布與Orbital Materials建立為期數年的合作夥伴關係，以開發有助於減少數據中心碳排放的新材料，並利用他們的“專有AI平台”。
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這篇文章展示了微軟在材料科學領域的創新，MatterGen的推出不僅代表了技術的進步，更是材料研究方法的一次重大變革。這種新的生成式AI工具不僅可以加速材料的發現過程，還能幫助科學家們以更高的效率和精確度探索未來的材料應用。
隨著各大科技巨頭如谷歌和Meta也在材料發現方面投入資源，這表明材料科學正成為AI技術應用的一個重要前沿領域。這不僅有助於推動科學研究，也可能對未來的工業和環保技術產生深遠影響。
然而，這項技術的開放源代碼策略同樣值得注意，這不僅促進了學術界的合作，還可能加速實際應用的開發。隨著社區的參與，我們可以期待在電池技術、建材以及其他許多領域的突破性進展。
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