11 月 30 日，谷歌旗下的 DeepMind 再次震撼科技界，通过全新的 AI 工具 GNOME，成功**220 万个晶体结构，颠覆了材料科学领域。 这一突破性成果发表在《自然》杂志上，引起广泛关注。 这不仅是材料科学的一场革命，也是人工智能在化学领域的潜力，为科学家提供了加速新材料发现和合成的有力工具。
在引领生物学领域革命的AlphaFold系列背后，DeepMind再次展现了其强大的科技实力。 GNOME（Graph Neural Network for Organic Materials Exploration）的问世为材料科学注入了新的活力。 该工具利用先进的图神经网络 （GNN） 模型成功识别了 220 万个晶体结构，其中 380,000 个被认为具有潜在的变革性。这一成就不仅使人类文明在物质探索上向前迈出了重要一步，也让人们对人工智能在其他科学领域的应用充满期待。
GNOME 基于两个关键工作流工作：结构管道和组件管道。 结构管道创建与已知晶体具有相似晶体结构的候选晶体，而成分管道则采用更随机的方法。 通过密度泛函理论计算评估这两个工作流的输出，并将结果添加到 GNOME 数据库中，为下一轮主动学习 习 提供信息。 GNOME使用图神经网络模型对晶体的总能量进行处理，并以图的形式处理元素之间的连接，大大提高了新晶体材料的发现效率。
在 220 万种晶体结构中，有 380,000 种被认为是最稳定的，为未来变革性技术的材料提供了巨大的潜力。 这些材料不仅可以用于超导体和电动汽车电池的研发，还有望应用于超算电源等领域。 此外，世界各地的科学家在 GNOME 的帮助下成功合成了 41 种新材料，展示了 AI 在材料合成中的潜在作用。
Gnome 不仅提供了新材料的最佳结构，还向研究界发布了新发现的晶体数据库，为科学家提供了新的工具箱。 通过这个"AI配方"科学家可以快速开发新材料，以支持各种领域的应用。 在美国劳伦斯国家实验室的研究中，在 GNOME 的指导下，已经成功合成了超过 41 种新材料，为 AI 驱动的材料合成开辟了新的可能性。
过去，寻找新材料的科学家经常不得不调整已知的晶体或试验新的元素组合，这是一个昂贵且耗时的试错过程。 然而，随着 GNOME 的出现，材料发现的成本大大降低，发现率显着提高。 GNOME 的出现不仅加速了材料发现的进程，也为科学家提供了一个新的视角，即 AI 的力量如何能够更快地解开自然界的奥秘并推动人类文明的发展。
Deepmind 的 GNOME 工具**220 万晶体结构的成功彻底改变了材料科学领域。 这不仅是材料科学的巨大突破，也是人工智能在化学领域的巅峰之作。
未来，我们有理由期待人工智能在科学研究中的更多应用，加速人类对自然规律的认知，推动科技发展，引领我们进入数据驱动的新时代。 Deepmind 的 GNOME 将成为人类探索未知、揭开科学奥秘的有力助手。
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