IT之家 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)計新型無機材料，相關(guān)研究成果現(xiàn)已登上《Nature》期刊。
IT之家參考報告獲悉，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、機械性、磁性等多種規(guī)格的材料，相對于依賴大量試錯實驗的傳統(tǒng)材料設(shè)計方法具有極高效率。
研究人員舉例，在尋找高模量大于 400 GPa 的材料時，傳統(tǒng)篩選方法通常需要篩選約 40 個候選材料才能達到性能瓶頸，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)?？蛇_傳統(tǒng)方法的兩倍以上。
目前，微軟 MatterGen 研究團隊已與中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院合作，成功合成了新材料 TaCr?O?。該材料在設(shè)計時的目標模量為 200 GPa，實驗測得的模量為 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。
廣告聲明：文內(nèi)含有的對外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。