天博AI即时预测材料结构与特性—新闻—科学网

科技日报北京11月28日电 （记者张梦然）美国加州年夜学圣地亚哥分校项目学院的纳米项目师开发了一种人工智能（AI）算法，可险些即时地猜测任何质料（不管是现有质料照旧新质料）的布局以及动态特征。此项研究结果28日揭晓于《天然 计较科学》杂志上。

该算法被称为M3GNet，用在开发Matterverse.ai数据库，该数据库包罗跨越3100万种还没有合成的质料，其特征由呆板进修算法猜测。数据库还促成了具备卓着机能的新质料的发明，研究职员可以使用其来寻觅更保险、能量密度更高的可充电锂离子电池电极以及电解质。

质料的性子由其原子摆列决议。研究职员暗示，与卵白质近似，人们需要相识质料的布局才气猜测其特征。换句话说，需要的是用在质料的 阿尔法折叠 。

鉴在此，为了构建质料的等价物，研究团队将图形神经收集与多体交互相联合，构建了一种深度进修架构，可于元素周期表的所有元素中通用、高精度地事情。

为了练习他们的模子，该团队使用了已往十年于质料工程中网络的伟大的质料能量、力以及应力数据库。M3GNet原子间势（IAP）则可猜测任何原子调集中的能量以及力。终极Matterverse.ai是经由过程对于有机晶体布局数据库中的5000多个布局原型举行组合元素替代而天生的，然后使用M3GNet IAP得到均衡晶体布局，用在属性猜测。

于昨天数据库的3100万种质料中，估计有跨越100万种质料具备潜于的不变性。团队不只筹算年夜年夜扩大质料的数目，还�첩筹算年夜幅扩大呆板进修猜测属性的数目。

新结果于质料动态模仿以及机能猜测方面也有广泛的运用。例如，人们凡是对于锂离子于电池电极或者电解质中的散布速率很感乐趣。散布越快，电池充电或者放电的速率就越快。研究证实，M3GNet IAP可用在正确猜测质料的锂电导率。研究职员坚信M3GNet架构是一种厘革性东西，可极年夜地扩大对于新质料化学以及布局的摸索威力。

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