De acordo com o relatório qubit, a DeepMind do Google desenvolveu uma nova ferramenta de descoberta de materiais, com a ajuda de ferramentas de IA, descobriu 2,2 milhões de novos materiais de cristal teoricamente estáveis, não só aumentou a precisão de prever a estabilidade do material de 50% para 80%, mas também 380.000 foram colocados em teste, e o artigo foi publicado na Nature. A DeepMind, do Google, diz que a pesquisa equivale a quase 800 anos de conhecimento, dado que apenas 28.000 materiais estáveis foram descobertos nos últimos 10 anos. Esta ferramenta de IA chama-se GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), que é uma Rede Neural de Grafos (GNN) que utiliza a aprendizagem ativa para descobrir novos materiais. Segundo relatos, os pesquisadores sintetizaram 736 materiais em laboratório para provar que os cristais calculados pelo GNoME podem ser sintetizados. Além disso, os materiais sintéticos também podem ser usados como um guia para o design de novos materiais, ou como novos conjuntos de dados para treinar e otimizar outros modelos de IA.
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De acordo com o relatório qubit, a DeepMind do Google desenvolveu uma nova ferramenta de descoberta de materiais, com a ajuda de ferramentas de IA, descobriu 2,2 milhões de novos materiais de cristal teoricamente estáveis, não só aumentou a precisão de prever a estabilidade do material de 50% para 80%, mas também 380.000 foram colocados em teste, e o artigo foi publicado na Nature. A DeepMind, do Google, diz que a pesquisa equivale a quase 800 anos de conhecimento, dado que apenas 28.000 materiais estáveis foram descobertos nos últimos 10 anos. Esta ferramenta de IA chama-se GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), que é uma Rede Neural de Grafos (GNN) que utiliza a aprendizagem ativa para descobrir novos materiais. Segundo relatos, os pesquisadores sintetizaram 736 materiais em laboratório para provar que os cristais calculados pelo GNoME podem ser sintetizados. Além disso, os materiais sintéticos também podem ser usados como um guia para o design de novos materiais, ou como novos conjuntos de dados para treinar e otimizar outros modelos de IA.