据外媒报道,利物浦大学的研究人员创造了一种协作人工智能工具,可以减少发现真正新材料所需的时间和精力。据《自然通讯》杂志报道,研究人员通过这一新工具发现了四种新材料,包括一系列可以传导锂的新型固态材料。这种类型的固体电解质可以用作电动汽车的固态电池材料,从而提高电池安全性并增加车辆续航里程。研究人员仍在使用该工具开发其他有用的材料。该工具可以将人工智能与人类知识相结合,优先考虑那些最有可能发现新功能材料的未经探索的化学空间部分。
开发新功能材料的过程可能是高风险、复杂和耗时的。因为这个过程需要元素周期表中所有元素的组合,所以有各种可能性,而且不知道哪些元素会组合起来获得新材料。利物浦大学化学与材料创新工厂系的Matt Rosseinsky教授领导的研究团队开发的新人工智能工具可以解决上述问题。该工具可以在人类无法触及的范围内,大规模地检测已知材料之间的关系。这些关系可以被识别并以数字方式排列,以形成可以形成新材料的元素的组合。后来,科学家们利用这些组合来指导对大型未知化学空间的探索,从而使实验研究更有效率。科学家将根据人工智能提供的不同视角做出最终决定。这篇论文的主要作者Matt Rosseinsky教授表示:到目前为止,一种常见而有效的方法是通过将新材料与现有材料进行密切比较来设计新材料,但这种方法产生的材料可能与现有材料非常相似。因此,我们需要新的工具来减少发现真正新材料所需的时间和精力,例如结合并充分利用人工智能和人类智能的工具。这种协作方法将实现创造性的进步,因为它没有。它只具有计算机的能力来查看数十万已知材料之间的关系、人类无法实现的规模以及人类研究人员的专业知识和批判性思维。该工具是未来可以让许多科学家受益的众多协作人工智能方法之一。如果设计和制造具有目标功能的材料的能力不足,社会解决能源和可持续性等全球挑战的能力也将受到限制。例如,更好的太阳能(000591,Guba)吸收器可以生产更好的太阳能电池板,或者可以使用高质量的电池材料来制造更远距离的电动汽车,或者使用性较小或微量元素来取代现有材料。这些新材料可以推动新技术的发展,以应对全球挑战并创造社会效益,同时也带来新的科学现象和见解。所有现代便携式电子产品中用于锂离子电池的材料仍然是在20世纪80年代开发的,这表明材料对我们的生活方式有着重大影响。因此,确定新材料的加速路线将为未来带来更多的技术可能性。
贾浩楠发自凹非寺量子位报道公众号QbitAI这可能是中国进展最迅猛的自动驾驶公司。
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