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.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
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.