GNoME(AI驅動的平台)

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GNoME(材料探索圖形網路)是由Google DeepMind於2023年發布的AI驅動材料探索平台,其外文全稱為Graph Networks for Materials Exploration。該平台基於圖神經網路(GNN)模型,通過結構管道與成分管道的雙架構設計,結合密度泛函理論(DFT)驗證,預測出220萬種新型晶體結構,其中38萬種具備穩定結構,將已知穩定材料數量從4.8萬種提升至42.1萬種。預測數據已整合至材料項目開放資料庫,供全球研究人員使用。

GNoME的工作流程包含候選結構生成、隨機探索、DFT計算評估及主動學習最佳化等步驟,穩定性預測準確率達80%。平台數據被勞倫斯伯克利國家實驗室A-Lab用於自主材料合成實驗,截至2023年底已有736種新材料通過物理實驗驗證。研究成果發表於《自然》期刊,套用方向涵蓋鋰電池、太陽能電池等綠色技術領域。

基本介紹

  • 外文名:GNoME
  • 屬性:平台
功能
GNoME(材料探索圖形網路)可自行發現和合成新無機化合物,速度和精確性均遠超人類。

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