参考消息网12月3日报导 据英国《金融时报》网站11月29日报导，google旗下“深层思维”公司的研究职员已经经发现了220万种晶体结构。这些发现为从可再生能源到进步前辈盘算等领域的生长打开了潜于的可能性，展示了人工智能(AI)于发现新质料方面的威力。

　　凭据于《天然》杂志上发表的一篇论文，研究职员利用一种名为GNoME的人工智能工具辨认出这些理论上稳定但还没有于试验中实现的晶体结构，其数目比科学史上已经发现的这种物资多了45倍以上。

　　研究职员计划将此中最有远景的38.1万种结构提供应科学家偕行，于太阳能电池及超导体等领域举行制备及测试，以验证它们的可行性。这一相助项目展示了使用人工智能可以缩短多年的试验事情并有可能产出更好的产物及工艺。

　　这篇论文的联名作者之一埃金·多乌什·丘布克体现：“对于我来讲，质料科学基本就是抽象思维与物资世界的交汇点。很难想象有哪一种技术不会由于接纳了更好的质料而获得改良。”

　　研究职员的目标是于4.8万种已经发现晶体的基础上发现新的晶体。这些已经知的晶体既有几千年来人们熟知的青铜及铁，也有近来才发现的晶体。

　　“深层思维”团队发现新质料的历程是经由历程利用机械进修技术起首天生候选晶体结构，然后评估它们的稳定性。凭据已往十年来发现的2.8万种稳定质料来盘算，“深层思维”公司预计，新发现的物资数目相称在近800年试验获取的知识。

　　《天然》杂志上的论文写道：“从微芯片到电池及光伏，无机晶体的发现一直处在瓶颈阶段，受制在昂贵的试错要领。咱们的事情象征着人类所知的稳定质料的数目增长了一个数目级。”

　　丘布克说，这些新化合物的两个潜于运用包罗发现多功效层状质料及开发神经形态盘算，后者利用芯片模仿人脑的事情原理。

　　凭据《天然》杂志发表的另外一篇论文，加利福尼亚年夜学伯克利分校及劳伦斯伯克利国家试验室的研究职员已经经使用这些发现，用在缔造新质料的试验。

　　该团队应用盘算、汗青数据及机械进修技术，引导一个被称为A-lab的自立试验室，于包罗58个新化合物的目标清单中缔造出了41个新化合物，乐成率跨越70%。

　　该论文的合著者、加利福尼亚年夜学伯克利分校的教授格布兰迪·塞德体现，云云高的乐成率使人惊奇，而且乐成率另有可以进一步提高。他另有说，要害于在怎样将人工智能技术与现有的资源联合起来，好比由已往合成反映组成的年夜数据集。

　　他说：“虽然A-lab的机械人技术很酷，但真实的立异于在未来源在各处的知识及数据与A-lab集成，以智能的方式推动合成。”

　　麻省理工学院教授比尔盖·耶尔德兹体现，这两篇《天然》论文中描写的技术将令人们可以或许以更快速率发现新质料。

　　于麻省理工学院的质料科学与工程以和核科学与工程部门事情的耶尔德兹说：“这个重大的无机晶体数据库应该充满了待发现的‘宝石’，以推动清洁能源及情况挑战的解决方案。”

　　她另有说，这些论辞意味着人类于“以远远跨越传统经验合成要领的速率获得质料”的摸索历程中取患了“很是使人兴奋的前进”。（编译/涂颀）