微软研究院最新推出的人工智能系统 MatterGen，具备生成特定性质新材料的强大功能，有望加速电池、太阳能电池板等关键技术的研发进程。
MatterGen 的问世标志着新材料发现方法的重大突破。与以往筛选现有化合物的方法不同，MatterGen 能够直接根据所需特性生成新材料，其工作原理类似于 AI 图像生成器通过文字描述创建图片。
该系统采用了一种特殊的 AI 模型——扩散模型，类似于 DALL-E 等图像生成器，但经过调整以适用于三维晶体结构。MatterGen 通过逐步优化随机原子排列，形成稳定且符合指定标准的有用材料。研究显示，MatterGen 生成的材料比以往 AI 方法更有可能是新颖且稳定的，且距离局部能量最低点更近15倍。这意味着生成的材料不仅更有实用价值，而且在物理上也更容易实现。
在一次引人注目的示范中，微软团队与中国深圳先进技术研究院的科学家合作，成功合成了一种新材料 TaCr2O6，与 MatterGen 的设计结果高度吻合，验证了该系统的实际应用价值。MatterGen 的灵活性使其能够根据特定需求生成具有特定晶体结构和电子或磁性特性的材料，这在为特定工业应用设计材料时尤为重要。
MatterGen 的潜在应用可能会改变能源存储和计算领域。新材料的开发对推进能源存储、半导体设计和碳捕集技术至关重要。例如，改进电池材料可能加速电动汽车的普及，而更高效的太阳能电池材料则可能使可再生能源的成本更加可负担。
为了加速科学发现，微软将 MatterGen 的源代码以开源许可的方式发布，全球研究人员可以在此基础上进行创新。MatterGen 的开发是微软 “人工智能与科学” 计划的一部分，旨在利用 AI 加速科学发现。此外，MatterGen 还与微软的 Azure Quantum Elements 平台集成，为企业和研究人员提供云计算服务。
然而，专家们也提醒，从计算设计的材料到实际应用仍需大量的测试和改进。尽管 MatterGen 的预测结果令人鼓舞，但在工业应用之前仍需进行实验验证。尽管如此，MatterGen 的技术发展无疑是利用 AI 加速科学发现的重要一步。
博客链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/mattergen-a-generative-model-for-inorganic-materials-design/
🌟 MatterGen 是一种新型 AI 系统，能够根据特定需求生成新材料，潜在地加速技术开发。
🔬 该系统使用扩散模型生成稳定材料，其成功率比以往提高了15倍。
🌍 微软将该技术开源，促进全球科学研究的创新和合作。
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