Selon le rapport sur les qubits, DeepMind de Google a développé un nouvel outil de découverte de matériaux, avec l’aide d’outils d’IA, a découvert 2,2 millions de nouveaux matériaux cristallins théoriquement stables, a non seulement augmenté la précision de la prédiction de la stabilité des matériaux de 50% à 80%, mais 380 000 ont également été testés, et l’article a été publié dans Nature. DeepMind de Google affirme que la recherche équivaut à près de 800 ans de connaissances, étant donné que seuls 28 000 matériaux stables ont été découverts au cours des 10 dernières années. Cet outil d’IA s’appelle GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), qui est un réseau de neurones graphiques (GNN) qui utilise l’apprentissage actif pour découvrir de nouveaux matériaux. Selon les rapports, les chercheurs ont synthétisé 736 matériaux en laboratoire pour prouver que les cristaux calculés par GNoME peuvent être synthétisés. En outre, les matériaux synthétiques peuvent également être utilisés comme guide pour la conception de nouveaux matériaux, ou comme nouveaux ensembles de données pour entraîner et optimiser d’autres modèles d’IA.
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Selon le rapport sur les qubits, DeepMind de Google a développé un nouvel outil de découverte de matériaux, avec l’aide d’outils d’IA, a découvert 2,2 millions de nouveaux matériaux cristallins théoriquement stables, a non seulement augmenté la précision de la prédiction de la stabilité des matériaux de 50% à 80%, mais 380 000 ont également été testés, et l’article a été publié dans Nature. DeepMind de Google affirme que la recherche équivaut à près de 800 ans de connaissances, étant donné que seuls 28 000 matériaux stables ont été découverts au cours des 10 dernières années. Cet outil d’IA s’appelle GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), qui est un réseau de neurones graphiques (GNN) qui utilise l’apprentissage actif pour découvrir de nouveaux matériaux. Selon les rapports, les chercheurs ont synthétisé 736 matériaux en laboratoire pour prouver que les cristaux calculés par GNoME peuvent être synthétisés. En outre, les matériaux synthétiques peuvent également être utilisés comme guide pour la conception de nouveaux matériaux, ou comme nouveaux ensembles de données pour entraîner et optimiser d’autres modèles d’IA.