（取自DeepMind X）
根據《量子位》報導，Google DeepMind 新研究出一種材料發現工具，憑藉 AI 工具，發現了 220 萬種理論上穩定的新晶體材料，不僅將預測材料穩定性的準確率從 50% 拉高到 80%，而且 38 萬種已經投入測試中，論文已經發表在 Nature 上。
Google DeepMind 表示，鑒於過去 10 年才發現 28000 種穩定材料，這項研究相當於近 800 年的知識累積。
這個 AI 工具叫做 GNoME（Graph Networks for Materials Exploration），是圖神經網路（GNN），通過主動學習來發現新材料。
據介紹，目前研究人員已經在實驗室中合成了 736 種材料，以證明 GNoME 計算出來的晶體是可以被合成的。
除此之外，合成的材料也可能會作為新材料設計的指導、或是作為新的數據集來訓練和優化其他 AI 模型。
本文為AI新智界授權刊登，原文標題為「谷歌 DeepMind 利用 AI 預測出 220 萬種新材料」