约两年前，google旗下深度思维公司公布，借深度进修技能发明220万种新型晶体质料。本年初，微软传播鼓吹其AI模子MatterGen能从零天生无机质料，有望倾覆无机质料设计范式。

人工智能（AI）鞭策质料研究的新时代好像已经开启，但攻讦声也随之而来。攻讦者认为部门AI假想的化合物缺少原创性、实用性不足。AI会完全转变质料发明范畴，还有是会沦为过分炒作？英国《天然》网站日前一则报导指出，大都研究者承认AI于质料科学九五至尊官网的巨年夜潜力，但需与试验化学家深度互助，同时正视当前AI局限并连续改良，方能开释其全数能量。

AI驱动质料设计热潮

于AI参与前，研究职员重要依靠“密度泛函理论”（DFT）这一传统计较要领猜测新质料和性子。DFT曾经猜测出超强磁体、超导体等优质新质料。

但DFT计较量极年夜，若要一次性筛选数百万种化合物，成本高到不可思议，AI的价值就此凸显。深度思维公司开发的“质料摸索图收集”（GNoME）AI体系，一次性发明220万种新型晶体质料，涵盖元素周期表多种元素，此中包括5.2万种近似石墨烯的层状化合物，以和528种有望改良可充电电池机能的锂离子导体。

劳伦斯伯克利国度试验室开发出A-Lab呆板人体系。该体系经由过程研读上万篇无机化合物合成论文，把握配方设计能力，可合成DFT已经猜测布局、却从未被制备的化合物。同时，A-Lab能操控呆板人履行试验、阐发产品是否达标，须要时调解配方实现闭环优化。

GNoME与A-Lab论文发表后不久，微软推出AI东西MatterGen。相较在GNoME，MatterGen更具针对于性，它能直接天生切合设计前提的质料。科学家不仅可指定质料类型，还有能设定机械、电气、磁性等机能需求，为精准研发提供有力东西。此外，元宇宙平台公司基础AI团队与佐治亚理工学院互助，聚焦“金属有机框架”（MOF）多孔质料，猜测出100多种对于二氧化碳强吸附的MOF布局，为AI加快直接空气捕捉碳技能研发提供了支撑。

原创性与实用性之辩

只管行业巨头的摸索势头强劲，争议却从未停息。不少科学家直言，部门AI体系假想的化合物既无原创性，也缺少实用价值。

美国加州年夜学圣巴巴拉分校质料科学家安东尼·奇塔姆等人阅读深度思维的假定晶体列表后发明，其AI猜测的1.8万多种化合物包罗钷、锕等罕见放射性元素，实用价值存疑。英国伦敦年夜学学院固体化学家罗伯特·帕尔格雷夫核查A-Lab研究成果时也指出，该项目合成的41种无机化合物中，部门质料描写有误，甚至有早已经合成的已经知质料。

对于此，A-Lab试验室职员回应，具体再阐发证实A-Lab对于质料特征的描写靠得住，确凿合成为了所声称的化合物。深度思维一名讲话人则暗示，GNoME猜测的700多种化合物已经获其他研究职员自力合成，且该模子还有引导发明了几种未知铯基化合物，有望用在光电子与储能范畴。

微软的MatterGen也堕入争议。团队测试时让其保举特定硬度的新质料，其合成出“钽铬氧化物”无序化合物。但本年6月一篇预印本论文指出，这类质料早于1972年就已经初次制备，甚至被纳入MatterGen的练习数据。

元宇宙平台公司与佐治亚理工学院的互助项目一样遭质疑。瑞士洛桑联邦理工学院计较化学家贝伦德·斯密特经由过程计较证明，互助项目提出的新质料没法实现直接空气捕捉，模子高估了质料与二氧化碳的联合能力，部门缘故原由是练习所用基础数据库存于偏差。

实用化需冲破多重关卡

争议虽于，大都研究者仍信赖，连续优化后，AI模子将有力鞭策质料科学前进。

为确保AI成果靠得住，微软团队开发辅助AI体系MatterSim，专门验证MatterGen提出的布局于真实温度、压力前提下是否不变。但即便AI辅助质料发明被证明有用，人类还有面对巨年夜挑战：譬如怎样按市场需求优化工艺，又譬如怎样实现新质料年夜范围制造，并将其融入贸易产物。

美国Citrine信息学公司的AI体系正助力客户优化现有质料与制造工艺。该公司首席履行官格雷格·穆荷兰德暗示，每一位客户都拥有定制化Citrine模子，这些模子基在客户专有试验数据练习，还有融入研发职员的“化学直觉”，以加强AI判定力。

不成否定，社会对于新质料的火急需求，将连续鞭策AI于该范畴的摸索。人类当前面对的诸多庞大社会挑战，暗地里都受限在质料瓶颈。科学家期待借助AI，设计出可范围化出产、真正影响一样平常糊口的进步前辈质料，让AI于质料科学范畴的价值真正落地。（科技日报记者 刘霞）

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