Google, Malzeme Araştırması için Grafik Ağlarını (GNoME) tanıttı. 2,2 milyon yeni kristal keşfeden bir yapay zeka aracıgelecekteki teknolojiler için zengin potansiyel malzemeler sunuyor. İçinde Doğa kağıdıGoogle, GNoME’nin yeteneklerini ve süper bilgisayarlara güç sağlamak için süper iletkenler, elektrikli araçlar için yeni nesil piller ve daha fazlası dahil olmak üzere bu kristallerin gelecek vaat eden uygulamalarını özetledi.
GNoME’nin tahminleri araştırma topluluğuyla paylaşıldı ve Google, tahmin edilen 380.000 kararlı materyale katkıda bulunuyor. Malzeme Projesi daha fazla araştırma için.
GNoME, yeni malzemelerin kararlılığını benzeri görülmemiş bir ölçekte tahmin etmek için derin öğrenme ve grafik sinir ağı (GNN) modellerini kullanır. Google, GNoME’un malzeme keşfinin verimliliğini ve hızını önemli ölçüde artırdığının altını çiziyor. Harici araştırmacılar, GNoME’nin yeni yapılarından 736’sını deneysel olarak doğrulayarak modelin doğruluğunu ortaya koydu.
ICSD veritabanındaki deneylerle doğrulanan yaklaşık 20.000 kristal, hesaplama açısından kararlıdır. Material Project gibi veritabanlarındaki hesaplamalı yöntemlerin kullanılması, kararlı kristal sayısını 48.000’e çıkardı. GNoME, bilinen kararlı malzemelerin kataloğunu önemli ölçüde 421.000’e çıkardı.
Dikkate değer bir başarı, grafene benzer 52.000 yeni katmanlı bileşiğin keşfidir.Süperiletkenlerin geliştirilmesi yoluyla elektronikte devrim yaratan potansiyel uygulamalarla. Bunlara ek olarak, Model, önceki çalışmalara göre 25 kat daha fazla olan 528 potansiyel lityum iyon iletkeni tanımladı. ile Şarj edilebilir pil performansının arttırılmasına yönelik etkiler.
Google, malzeme keşfini hızlandırma, maliyetleri azaltma ve daha yeşil teknolojilerin geliştirilmesini destekleme konusunda GNoME’un rolünü vurgulamaktadır. Şirketin Berkeley Lab ile işbirliği, GNoME’nin stabilite ve Malzeme Projesi’ndeki malzemeler hakkındaki öngörülerini kullanarak 41’den fazla yeni malzemenin başarılı bir şekilde sentezlenmesiyle sonuçlandı.
GNoME tarafından sergilenen malzeme keşfine yönelik yapay zeka odaklı yaklaşım, makine öğrenimi araçlarının deneylere rehberlik etme ve alanın geleceğini yeniden şekillendirme potansiyelini ortaya koyuyor.
Dosyalandı . Yapay Zeka (Yapay Zeka) ve Google hakkında daha fazlasını okuyun.
