Супер нервами

Инструмент искусственного интеллекта GNoME обнаружил 2,2 миллиона новых кристаллов, что эквивалентно 800 годам экспериментальных результатов ученых-людей, из которых 380 000 новых кристаллов могут стать стабильными материалами для будущих высоких технологий.

Все, от компьютерных чипов до батарей и солнечных панелей, основано на структурно стабильных неорганических кристаллах.

Традиционно открытие или разработка нового стабильного неорганического кристалла часто требует месяцев трудных экспериментов. Теперь с помощью Google DeepMind Выпущены инструменты глубокого обучения GNoME,Исследователи обнаружили за короткое время 220 Тысячи новых кристаллов (что эквивалентно почти 10 000 новых кристаллов, созданных учеными-людьми) 800 годы накопления знаний),в 38 Тысячи новых кристаллов имеют стабильную структуру, что делает их потенциальными новыми материалами, которые, скорее всего, будут экспериментально синтезированы и использованы.

Прочтите оригинал статьи:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9

Официальный ответ серверной части аккаунта「неорганический кристалл」,Получить полный PDF-файл

GNoME: для исследований и разработок новых материалов SOTA GNN Модель

GNoME полное имя Graph Networks for Materials Исследование — это инструмент для исследования и разработки новых материалов. SOTA GNN Модель,Он использует более глубокие обучение,Стабильность новых материалов можно предсказать за очень короткое время.,Это значительно повышает скорость и эффективность исследований и разработок материалов и демонстрирует использование AI Потенциал для крупномасштабной разработки новых материалов.

Примечание:GNN Входные данные используют graph форму, подобную связям между атомами, эта особенность также делает GNN Особенно подходит для исследования новых кристаллических материалов.

Схема процесса GNoME

Процесс GNoME можно разделить на 4 этапа:

* Структурный конвейер: создавайте кандидатов, похожих на известные кристаллические структуры (Кандидат).

* Композиционный конвейер: следует более стохастическому подходу, основанному на химических формулах.

* Используйте расчеты DFT (теория функционала плотности) для оценки выходных данных двух конвейеров.

* Добавьте результаты оценивания в базу данных GNoME, чтобы предоставить информацию для следующего этапа активного обучения.

Среди первых двух шагов основной целью является идентификация низкоэнергетических (стабильных) материалов, а на третьем этапе DFT Технология повторного тестирования работоспособности Модели, активное обучение на последнем индивидуальном этапе. (active learning) Применение стратегий значительно улучшилось GNoME производительность.

Отбор данных: снимки набора данных на плечах тех, кто пришел раньше

При выборе данных исследователи особенно опирались на результаты предыдущих исследований, включая Materials Project, OQMD, WBM и ICSD.

Чтобы обеспечить воспроизводимость, GNoME Используются снимки двух наборов данных, сохраненные в фиксированные моменты времени, в том числе:

*Данные проекта «Материалы» за март 2021 г.

*Данные ОКМД за июнь 2021 г.

Вышеупомянутая двухчастная структура использовалась в качестве основы для всех открытий, в том числе с помощью SAPS, а каталог стабильных кристаллов был создан с помощью GNoME.

Чтобы сравнить обновленные данные, исследователи сделали еще один снимок Проекта материалов, OQMD и WBM в июле 2023 года. Приблизительно 216 000 вычислений ДПФ было выполнено при тех же настройках, чтобы сравнить уровень открытия GNoME с уровнем параллельных исследовательских усилий.

Ссылки на результаты прошлых работ:

* Materials Project：https://next-gen.materialsproject.org/

* OQMD：https://oqmd.org/

* WBM：https://www.nature.com/articles/s41524-020-00481-6

* ICSD：https://icsd.products.fiz-karlsruhe.de/

Результаты эксперимента

GNoME увеличивает количество известных стабильных кристаллов почти в 8 раз.

Количественные изменения известных стабильных кристаллов

На фото выше показано изнутри:

*Количество стабильных кристаллов, определенное в ходе экспериментов на людях, в базе данных ICSD составляет около 20 000.

*Проект материалов, открытая база данных квантовых материалов и методы расчета базы данных WBM увеличивают количество стабильных кристаллов до 48 000.

* GNoME увеличивает количество известных человечеству стабильных материалов до 421 000.

Количество обнаруженных стабильных материалов в 2019-2022 гг.

Светлые цвета представляют внешние базы данных, темные цвета представляют результаты GNoME.

В период с 2021 по 2023 год количество стабильных кристаллов за пределами GNoME увеличилось с 35 000 до 48 000, что является огромной разницей по сравнению с 381 000 новых стабильных кристаллических структур на выпуклой оболочке, представленных в этой статье.

Результаты экспериментапоказывать,GNoME Модель Обнаружить Понятно 220+ Тысячи новых кристаллов, обновленный выпуклый корпус (convex hull) Включать 381,000 Тысячи новых записей,В сочетании с предыдущими исследованиями количество стабильных кристаллов достигло 421.,000 и результаты предыдущих исследований 48,000 Для сравнения, количество стабильных кристаллов увеличилось на порядки.