11 月 30 日，谷歌旗下的 DeepMind 再次震撼科技界，通過全新的 AI 工具 GNOME，成功**220 萬個晶體結構，顛覆了材料科學領域。 這一突破性成果發表在《自然》雜誌上，引起廣泛關注。 這不僅是材料科學的一場革命，也是人工智慧在化學領域的潛力，為科學家提供了加速新材料發現和合成的有力工具。
在引領生物學領域革命的AlphaFold系列背後，DeepMind再次展現了其強大的科技實力。 GNOME（Graph Neural Network for Organic Materials Exploration）的問世為材料科學注入了新的活力。 該工具利用先進的圖神經網路 （GNN） 模型成功識別了 220 萬個晶體結構，其中 380,000 個被認為具有潛在的變革性。這一成就不僅使人類文明在物質探索上向前邁出了重要一步，也讓人們對人工智慧在其他科學領域的應用充滿期待。
GNOME 基於兩個關鍵工作流工作：結構管道和元件管道。 結構管道建立與已知晶體具有相似晶體結構的候選晶體，而成分管道則採用更隨機的方法。 通過密度泛函理論計算評估這兩個工作流的輸出，並將結果新增到 GNOME 資料庫中，為下一輪主動學習 習 提供資訊。 GNOME使用圖神經網路模型對晶體的總能量進行處理，並以圖的形式處理元素之間的連線，大大提高了新晶體材料的發現效率。
在 220 萬種晶體結構中，有 380,000 種被認為是最穩定的，為未來變革性技術的材料提供了巨大的潛力。 這些材料不僅可以用於超導體和電動汽車電池的研發，還有望應用於超算電源等領域。 此外，世界各地的科學家在 GNOME 的幫助下成功合成了 41 種新材料，展示了 AI 在材料合成中的潛在作用。
Gnome 不僅提供了新材料的最佳結構，還向研究界發布了新發現的晶體資料庫，為科學家提供了新的工具箱。 通過這個"AI配方"科學家可以快速開發新材料，以支援各種領域的應用。 在美國勞倫斯國家實驗室的研究中，在 GNOME 的指導下，已經成功合成了超過 41 種新材料，為 AI 驅動的材料合成開闢了新的可能性。
過去，尋找新材料的科學家經常不得不調整已知的晶體或試驗新的元素組合，這是乙個昂貴且耗時的試錯過程。 然而，隨著 GNOME 的出現，材料發現的成本大大降低，發現率顯著提高。 GNOME 的出現不僅加速了材料發現的程序，也為科學家提供了乙個新的視角，即 AI 的力量如何能夠更快地解開自然界的奧秘並推動人類文明的發展。
Deepmind 的 GNOME 工具**220 萬晶體結構的成功徹底改變了材料科學領域。 這不僅是材料科學的巨大突破，也是人工智慧在化學領域的巔峰之作。
未來，我們有理由期待人工智慧在科學研究中的更多應用，加速人類對自然規律的認知，推動科技發展，引領我們進入資料驅動的新時代。 Deepmind 的 GNOME 將成為人類探索未知、揭開科學奧秘的有力助手。
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