【媒体界】11月30日消息，近期，由DeepMind推动的一项创新性研究引起了国际医学界的广泛关注。据悉，谷歌旗下的DeepMind利用人工智能(AI)成功预测了超过200万种新材料的结构，该技术突破有望在未来推动现实世界的技术改革。
有关研究成果已于本周三发表在《自然》杂志上，题为《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》。DeepMind的研究人员在论文中指出，他们假设的近40万个材料设计中的大部分可在实验室条件下迅速合成。这一突破性研究为生产性能更优越的电池、太阳能电池板以及计算机芯片等领域提供了新的可能性。
通过利用AI预测这些新材料的稳定性，DeepMind表示下一步的研究将侧重于预测它们在实验室中的合成难度。这一创新有望加速新材料的研发与生产过程，为行业带来更快的技术演进。
材料的发现与合成通常是一项昂贵且耗时的工作，比如目前广泛应用的锂离子电池经历了大约20年的商业化过程，投入了巨额成本。DeepMind的研究员Ekin Dogus Cubuk表示：“我们希望通过实验、自主合成和机器学习模型的巨大改进，将这个10到20年的时间缩短到一个更容易掌控的范围。”
有关AI的训练数据是基于Materials Project的数据进行的，这是一个于2011年在劳伦斯伯克利国家实验室成立的国际研究组织，目前拥有约5万种已知材料的研究成果。DeepMind表示，他们将与研究界分享这些数据，以促进材料发现的更多突破。
Materials Project的负责人Kristin Persson表示：“当涉及到成本增加时，行业往往有点风险规避，而新材料通常需要一段时间才能变得具有成本效益。如果我们能进一步缩短这个时间，那就算是真正的突破了。”
