量子ビットのレポートによると、GoogleのDeepMindは、AIツールの助けを借りて新しい材料発見ツールを開発し、220万個の理論的に安定した新しい結晶材料を発見し、材料の安定性を予測する精度を50%から80%に向上させただけでなく、38万個のテストが行われ、論文がNatureに掲載されました。 グーグルのDeepMindは、過去10年間で28,000個の安定した材料しか発見されていないことを考えると、この研究は800年近くの知識に相当すると述べています。 このAIツールはGNoME(Graph Networks for Materials Exploration)と呼ばれ、アクティブラーニングを用いて新しい材料を発見するグラフニューラルネットワーク(GNN)です。 報告によると、研究者は実験室で736個の材料を合成し、GNoMEで計算された結晶が合成できることを証明しました。 さらに、合成材料は、新しい材料を設計するためのガイドとして、または他のAIモデルをトレーニングおよび最適化するための新しいデータセットとして使用することもできます。