Google 以 DeepMind AI 分析材料，有助开发半导体／电池材料
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Google 旗下 DeepMind 利用人工智慧（AI）预测超过 200 万种新材料的结构，突破性成果推动现实世界技术改进。
路透社报道，研究成果〈An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials〉日前登于《自然》期刊。DeepMind 论文指出，假设近 40 万个材料设计大部分，很快就能以实验室条件生产，帮助生产性能更优秀电池、太阳能电板和电脑晶片。
用 AI 预测新材料稳定性后，DeepMind 表示，下一步研究重心将转向预测实验室合成的难易度。新材料发现合成是十分昂贵且耗时的过程，如目前随处可见的锂离子电池商业应用经历约 20 年，耗费无数成本与心血。
DeepMind AI 是 Materials Project 资料训练，2011 年在劳伦斯伯克利地区实验室成立的国际研究组织，有约 5 万种已知材料成果。现在与研究界分享数据，以加速突破材料发现。
Materials Project 负责人 Kristin Persson 指出，成本增加后，产业往往会规避风险，因新材料需一段时间才能有成本效益，让产业投资裹足不前，如果能缩短时间，就算真正的突破。
(首图来源：影片截图)
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