研究人员训练人工智能预测新化合物
马丁路德大学哈勒-维滕贝格 (MLU)、弗里德里希席勒大学耶拿大学和瑞典隆德大学的团队开发设计了一种新算法来帮助发现以前未知的材料化合物。研究人员设计了一种基于机器学习的人工智能 (AI) 形式，可以在很短的时间内执行复杂的计算。这使该团队能够使用计算机识别数千种潜在的新化合物。该研究发表在《科学进展》杂志上。
无机材料对人类至关重要。例如，它们构成了太阳能电池和用于技术设备的半导体电子产品的新进步的基础。已经确定了大约 50,000 种稳定的无机化合物。目前检测这些未被发现的材料有两种基本方法：在实验室中通过对不同物质的无数实验，或通过计算机模拟。近年来，后者越来越成为标准，问题是许多早期的方法需要大量的计算能力，而且产生结果的速度很慢。
因此，研究人员开发了一种基于机器学习的新方法。计算机不是执行整个计算，而是预测它们的最终结果。该团队使用了几个包含超过 240 万种化合物的数据库。
新的 AI 搜索新材料的速度比以前的方法快得多，并且有望很快预测它们的电学和光学特性。研究人员已经能够确定数千个可能的候选材料，当然，有希望的候选材料及其特性必须通过实验证实并进一步研究。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com
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