AI研製新材料速度超狂！ 17天造出41種穩定物料
2023-11-30 21:10 
一個由機械人技術與人工智能（AI）聯手開發新材料的自動系統發布首批發現，在短短17天內，成功製作出41種新的無機材料，其中9種是在AI主動學習改進後成功。這些進步有望大大加速清潔能源技術、下一代電子產品和許多其他應用的材料的發現。
經過幾個世紀艱苦的實驗室工作，化學家合成出數十萬種無機化合物。然而研究表明，仍有數十億種相對簡單的無機材料有待被發現。
Google DeepMind透過名為材料探索圖網路（GNoME）的人工智能系統，經訓練後得出多達220萬種潛在化合物。經過計算這些化合物是否穩定，並預測它們的晶體結構，在勞倫斯柏克萊國家實驗室（LBNL）開放式數據庫「材料專案」（Materials Project）中增加了38.1萬種新的無機化合物。
隸屬美國能源部的LBNL屬下A-Lab團隊，選出其中58種預期穩定的目標化合物，然後交給機械學習模型，利用最先進的機械人技術，將這些想像中的物料製造出來。
透過梳理3萬多個已發布的合成程序，A-Lab 可以評估每個目標與現有材料的相似性，並提出試造新材料所需的成分和反應溫度。機械臂自動從原料架上選擇成分，進行合成，並分析產品。「主動學習」演算法會從失敗的經驗中學習，再重新嘗試。
AI幫人類慳時間
結果，A-Lab花了17 天的時間便製作出41種新的無機材料，其中9 種是經過主動學習改進後合成出來。而A-Lab 未能成功製造的17種材料，大多數因實驗困難而失敗，部分經過人類干預，例如在反應過程中重新研磨混合物之後，最終也合成出來。
「材料專案」創始人兼主任、加州大學柏克萊分校教授佩爾森（Kristin Persson）說：「要解決全球環境和氣候挑戰，我們必須創造新材料。借助材料創新，我們可以開發可回收塑料、利用廢棄能源、製造更好的電池，並構建更便宜、壽命更長的太陽能電池板等等。」
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