Google DeepMind AI预测了200万种现实世界技术的新型化学材料
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Amaka nwaokocha 8小时前Google DeepMind AI预测了200万种新颖的化学材料，用于现实世界中的技术
《自然科学杂志》上发表的一篇论文说，DeepMind开发的AI使用来自材料项目的数据进行了培训，材料项目是在2011年在劳伦斯·伯克利国家实验室成立的国际研究联盟。
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Google DeepMind人工智能（AI）预测了超过200万种新型化学材料的结构，这标志着增强现实世界技术的突破。
在11月29日星期三在自然界发表的一份科学论文中，该AI公司报告说，其理论材料设计中有近40万可能很快就会进行实验室测试。该研究的可能用途包括开发电池，太阳能电池板和计算机芯片，其性能增强。
根据论文，识别和创建新材料通常昂贵且耗时。在锂离子电池（如今已广泛使用手机，笔记本电脑和电动汽车）中，大约需要二十年的研究。
DeepMind的研究科学家Ekin Dogus Cubuk表示乐观，表明实验，自主合成和机器学习模型的进步可以大大减少10至20年的材料发现和综合时间表。
该论文显示，DeepMind开发的AI使用材料项目的数据进行了培训，材料项目是2011年在劳伦斯·伯克利国家实验室建立的国际研究联盟。数据集包含有关大约50,000材料的信息。相关：后来的12天失业：，山姆·奥特曼（Sam Altman）正式回到Openai
该组织表示将其数据分配给研究界的目的，旨在加快物质发现领域的其他进步。但是，材料项目主管克里斯汀·佩尔森（Kristin Persson）在论文中说，该行业对成本上涨持谨慎态度，而新材料通常需要时间才能提高成本效益。根据珀森的说法，缩小此时间表将是最终的突破。
在使用AI预测这些新型材料的稳定性之后，DeepMind将其注意力转移到了预测其在实验室条件下的合成性。
杂志：Crypto中的真实AI用例，第3号：智能合约审核和网络安全
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原创文章，作者：大天，如若转载，请注明出处：https://www.53moban.com/15284.html
