M3GNet：用AI探索元素周期表的新材料

M3GNet：用AI探索元素周期表的新材料

引用

nature

等

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来源

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https://www.nature.com/articles/s41598-024-76309-w

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https://news.mit.edu/2024/ai-method-radically-speeds-predictions-materials-thermal-properties-0716

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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221486042400366X

在化学和材料科学领域，元素周期表是研究和发现新材料的基础工具。然而，随着科技的发展，传统的实验方法已经难以满足新材料探索的需求。近年来，人工智能（AI）技术的兴起为材料科学带来了新的革命。加州大学圣地亚哥分校开发的M3GNet算法，就是这一革命中的重要成果。

M3GNet算法是一种基于机器学习的AI模型，专门用于预测材料的结构和动态特性。该算法由加州大学圣地亚哥分校的纳米工程师团队开发，其核心优势在于能够即时预测元素周期表上任何材料的性质，无论是已知材料还是全新的材料。

M3GNet算法的开发基于深度学习架构，通过将图神经网络与多体相互作用相结合，实现了对元素周期表中所有元素的通用、高精度预测。这种创新性的方法使得算法能够捕捉材料结构中的隐含信息，从而更准确地预测其性质。

基于M3GNet算法，研究团队构建了matterverse.ai数据库，这是一个前所未有的材料科学资源库。数据库包含了超过3100万种尚未合成的材料，它们的特性都是通过机器学习算法预测得出的。这个庞大的数据库不仅展示了AI在材料科学中的强大能力，更为新材料的发现提供了宝贵的资源。

matterverse.ai数据库的建立，使得研究人员能够以前所未有的速度筛选和发现具有特定性能的新材料。例如，在电池技术领域，研究团队正在使用这个数据库来寻找更安全、能量密度更高的可充电锂离子电池电极和电解质材料。

M3GNet算法在材料性质预测方面的准确性令人印象深刻。在预测晶体结构形成能量的任务中，该算法在随机数据集上的平均误差仅为0.048eV/atom，R²值高达0.994，这表明其预测结果具有极高的可靠性和准确性。

除了matterverse.ai数据库，M3GNet算法还在其他领域展现出强大的应用潜力。例如，它可以帮助优化半导体材料的设计，从而提高电子设备的性能；也可以用于预测和设计具有特定光学性质的材料，为光电子学和传感器技术带来新的突破。

M3GNet算法的成功只是AI在材料科学领域应用的一个缩影。其他研究机构也在积极开发新的AI工具来加速材料发现和优化过程。例如，北京大学深圳研究生院开发的DeepRelax模型在结构优化速度上比M3GNet快两个数量级；麻省理工学院（MIT）的研究团队开发的机器学习框架在预测声子色散关系方面比其他AI技术快1000倍。

这些技术突破预示着一个由AI驱动的材料科学新时代的到来。通过AI算法，科学家们能够以前所未有的速度和精度探索材料世界，这将极大地推动新材料的发现和应用，为能源、电子、生物医学等多个领域带来革命性的进步。

随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的材料科学研究将更加依赖于AI工具。这不仅会加速新材料的发现过程，降低研发成本，还有望推动跨学科的创新，为解决人类面临的能源、环境和健康等重大挑战提供新的解决方案。

M3GNet算法及其相关研究的成功，为我们展示了AI在材料科学领域的巨大潜力。随着技术的进一步发展，我们期待看到更多基于AI的创新工具出现，为人类带来更多的科技突破。