AI 是一種范式轉變，可能會挖掘下一個超級材料

從青銅時代到工業革命除此之外，新材料的發現和開發一直是人類歷史的驅動力。這些新穎的材料幫助推動了技術進步并塑造了文明。

今天，我們正處于一個新時代的開端，其中人工智能（AI） 似乎處于改變對有用材料的搜索的完美位置。這似乎將徹底改變他們的調查、創建和測試方法。

在古代，人類文明利用自然資源進行實驗，以創造工具和文物。公元前 4 世紀中期的青銅時代是一個重要的里程碑。青銅，一個銅和錫的合金，導致了更強大的工具和武器的發展，以及農業和建筑業的進步。

青銅通常被稱為人類創造的第一種“新材料”。我們采用了不同的元素并創造了一些新的東西，具有比任何一種成分更好的特性和獨特的品質。公元前 3,500 年左右在古代美索不達米亞發明玻璃是另一個開創性的時刻。

快進到 20 世紀，塑料聚合物、陶瓷和超導體開辟了技術的新領域。陶瓷，以其耐用性和耐熱性而聞名，成為從航空航天到電子等行業的主打產品。

超導體，即可以以零電阻導電的材料，已經用于磁懸浮（磁懸浮列車）、粒子加速器和醫療設備。

AI 加入競爭

以前，尋找有助于推動下一代突破性技術開發的新材料是一個漫長而昂貴的過程。這是由于許多材料在原子和分子水平上的復雜性。傳統方法基本上基于反復試驗，需要專門的設備和資源。

材料發現中固有的不確定性和風險使該過程進一步復雜化和延長。然而，AI 的進步，包括在 AI 的一個子集中稱為機器學習開始改變整個格局，實現更高效、更有針對性的方法。

在機器學習中，稱為算法的數學規則從數據中學習，無需人工干預即可改進任務。

主要轉變是一種基于“生成式”AI 系統的新方法，它可以創建新內容。當提供所需的屬性和約束時，AI 系統現在可以直接生產新型材料。

本月早些時候，Microsoft 的一個團隊在自然界引入了一對用于設計無機材料（不基于碳元素的材料）的 AI 工具。

這些工具在材料發現中發揮著互補作用。他們被稱為MatterGen 和 MatterSim.第一個選項創建新的候選材料，第二個選項篩選和驗證它們 - 以確保它們可以在現實世界中制造。

可以通過 MatterGen 整合的特定所需特性包括特定的對稱性或機械、電子和磁性。

與主要依賴直覺（以及廣泛而乏味的實驗）的傳統方法不同，MatterGen 可以在很短的時間內生成數千種具有特定所需特性的潛在材料。

這種以 AI 為主導的方法可加快材料設計的初始階段。它使研究人員能夠探索更廣泛的可能性，并專注于最有前途的候選藥物。

MatterSim 應用嚴格的計算機分析來預測這些擬議材料的穩定性和可行性。這種預測能力有助于從物理上可行的可能性中過濾出理論上的可能性。這確保了只有穩定的材料才能在發現過程中向前推進。

包裝盒中的新工具

在這一點上，我們可能想知道，通過這個過程識別的新材料是什么樣子的？MatterSim 主要關注晶體，或者更恰當地關注具有特定原子排列的獨特晶體結構。

這些結構經過定制，可滿足精確的性能約束，使其適用于各種應用。這些包括高能電池、柔性電子產品、顯示器、太陽能電池板或先進的醫療植入物。

然而，Microsoft 強大的二人組并不是孤軍奮戰。Google DeepMind 的用于材料探索的圖形網絡 （Gnome）是另一個有望顯著加快發現過程的工具。

Gnome 使用一種受人腦啟發的 AI 形式，稱為深度學習。它預測新材料的穩定性，顯著縮短勘探和發現階段。

在 2023 年發表的一篇論文中中，來自 Google DeepMind 的研究人員證明，他們的 AI 模型可以識別 220 萬種新的穩定材料。其中大約 736 個已經通過實驗實現。

這比以前的方法增加了 10 倍。這些材料其中許多以前不為人類化學家所知，但在清潔能源、電子等領域具有潛在的應用。

即使 Google 的 Gnome 和 Microsoft 的 MatterGen 都是基于 AI 的，但它們的方法也不同，并且在某些方面提供了互補的方法。Gnome 通過在現有結構上創建變化來預測新材料的穩定性，并專注于識別穩定的晶體材料。

另一方面，MatterGen 采用生成式 AI 模型，根據特定的設計要求直接設計新型材料。它通過改變元素、位置和周期性晶格（三維重復結構）來創建材料結構。

AI 驅動的材料發現的影響是巨大的。它們可能會導致儲能和環境可持續性等領域的創新。例如，最有前途的應用之一是新電池的開發。

隨著世界向可再生能源過渡，對高效、持久耐用的電池的需求已經增長，并將繼續增長。AI 工具可以幫助研究人員設計和識別能夠支持更高能量密度、更快充電時間和更長使用壽命的新材料。

除了儲能之外，新材料還可用于設計新的醫療設備、植入物，甚至藥物輸送系統。這可以改善患者的治療效果并推進醫療治療。

在航空航天領域，輕質、耐用的材料可以提高飛機和航天器的性能和安全性。同時，用于水凈化、碳捕獲和廢物管理的新材料可以解決緊迫的環境挑戰。

Domenico Vicinanza， 智能系統與數據科學副教授，安格利亞魯斯金大學

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