#deepmind #gnome #materials #gnn
"Алгоритм, получивший название GNoME, был обучен на основе данных из проекта «Материалы» — бесплатной базы данных, содержащей 150 000 известных материалов, которую курирует Перссон. Используя эту информацию, система искусственного интеллекта предложила проекты материалов, содержащие 2,2 миллиона новых кристаллов, из которых 380 000 были признаны стабильными. Они не разлагаются и не взрываются, а значит, наиболее подходят для синтеза в лаборатории, что расширило диапазон известных стабильных материалов почти в 10 раз. В статье, опубликованной сегодня в Nature, авторы пишут, что в этой расширенной базе данных может скрываться следующий инновационный твердотельный электролит, или материал для солнечных батарей, или высокотемпературный сверхпроводник.
GNoME использует подход, называемый активным обучением. Сначала графовая нейронная сеть (GNN) использует базу данных материалов для изучения закономерностей в стабильных структурах и выяснения того, как минимизировать энергию атомных связей в новых структурах. Используя весь диапазон периодической таблицы Менделеева, она выдает тысячи потенциально стабильных кандидатов в материалы. Следующий шаг — их проверка и корректировка с помощью метода квантовой механики, называемого теорией функционала плотности, или DFT. На следующем этапе эти уточнённые результаты снова подключаются к обучающим датасетам, и процесс повторяется."
https://3dnews.ru/1096709/iskusstvenniy-intellekt-google-deepmind-izobryol-380000-novih-materialov
"Алгоритм, получивший название GNoME, был обучен на основе данных из проекта «Материалы» — бесплатной базы данных, содержащей 150 000 известных материалов, которую курирует Перссон. Используя эту информацию, система искусственного интеллекта предложила проекты материалов, содержащие 2,2 миллиона новых кристаллов, из которых 380 000 были признаны стабильными. Они не разлагаются и не взрываются, а значит, наиболее подходят для синтеза в лаборатории, что расширило диапазон известных стабильных материалов почти в 10 раз. В статье, опубликованной сегодня в Nature, авторы пишут, что в этой расширенной базе данных может скрываться следующий инновационный твердотельный электролит, или материал для солнечных батарей, или высокотемпературный сверхпроводник.
GNoME использует подход, называемый активным обучением. Сначала графовая нейронная сеть (GNN) использует базу данных материалов для изучения закономерностей в стабильных структурах и выяснения того, как минимизировать энергию атомных связей в новых структурах. Используя весь диапазон периодической таблицы Менделеева, она выдает тысячи потенциально стабильных кандидатов в материалы. Следующий шаг — их проверка и корректировка с помощью метода квантовой механики, называемого теорией функционала плотности, или DFT. На следующем этапе эти уточнённые результаты снова подключаются к обучающим датасетам, и процесс повторяется."
https://3dnews.ru/1096709/iskusstvenniy-intellekt-google-deepmind-izobryol-380000-novih-materialov
3DNews - Daily Digital Digest
Нейросеть Google придумала 2,2 млн новых кристаллов — тысячи из них можно воплотить в лаборатории
Исследователи Google DeepMind объявили, что им с помощью искусственного интеллекта удалось открыть 2,2 млн ранее неизвестных кристаллических материалов, из которых 380 тыс.