وفقا لتقرير صادر عن وكالة فاينانشال أسوشيتد برس في 4 ديسمبر ، نشرت Nature مؤخرا دراستين ضخمتين: تمكنت أحدث منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) GNoME (شبكة الرسم البياني لاستكشاف المواد) من اكتشاف وتوليف مركبات غير عضوية جديدة من تلقاء نفسها ، بما في ذلك اكتشاف أكثر من 2.2 مليون هيكل مستقر ، وإنشاء 41 مادة جديدة في 17 يوما ، وهي أسرع بكثير وأكثر دقة من البشر.

وفقا لتقرير qubit ، طورت DeepMind من Google أداة جديدة لاكتشاف المواد ، بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي ، اكتشفت 2.2 مليون مادة بلورية جديدة مستقرة نظريا ، ولم تزد دقة التنبؤ باستقرار المواد من 50٪ إلى 80٪ فحسب ، بل تم أيضا وضع 380،000 في الاختبار ، وتم نشر الورقة في Nature. يقول DeepMind من Google إن البحث يعادل ما يقرب من 800 عام من المعرفة ، بالنظر إلى أنه تم اكتشاف 28000 مادة مستقرة فقط في السنوات ال 10 الماضية. تسمى أداة الذكاء الاصطناعي هذه GNoME (شبكات الرسم البياني لاستكشاف المواد) ، وهي شبكة Graph Neural Network (GNN) تستخدم التعلم النشط لاكتشاف مواد جديدة. وفقا للتقارير ، قام الباحثون بتجميع 736 مادة في المختبر لإثبات أن البلورات المحسوبة بواسطة GNoME يمكن تصنيعها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضا استخدام المواد الاصطناعية كدليل لتصميم مواد جديدة ، أو كمجموعات بيانات جديدة لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.

في 30 نوفمبر ، عرضت DeepMind من Google الأداة الذكاء الاصطناعي GNoME في مجلة Nature وقدمت التطبيقات ذات الصلة الذكاء الاصطناعي في علوم المواد. يذكر أن DeepMind اكتشفت 2.2 مليون بلورة جديدة باستخدام GNoME ، منها 380،000 بلورة هي مواد مستقرة يمكن تصنيعها في المختبر ومن المتوقع استخدامها في البطاريات أو الموصلات الفائقة. تدعي DeepMind أن الأمر سيستغرق 800 عام لحساب هذه المواد من قبل البشر وحدهم.