像生成图像一样“生成”新材料，AI4Science显神通丨科创要闻

12月7日，微软研究院AI4Science团队推出基于扩散过程的生成模型MatterGen，可直接生成具有所需特性的新型材料。MatterGen能够逐步细化原子类型、坐标和晶格结构，生成晶体材料，生成方式类似于DALL-E 3生成图像；同时还具有适配器模块，能够针对特定的化学组成、对称性及物理特性（如磁密度）进行微调，实现定制化的材料设计。

材料科学的核心挑战，是发现具有所需特性的材料。过去，人们需要先找到新材料，然后根据应用进行筛选。MatterGen的出现，挑战了传统物质筛选和人工直觉的局限性。研究团队还表示，MatterGen生成的新颖独特结构比目前最先进的SOTA模型（CDVAE）稳定性高2.9倍，能生成接近能量局部最小值17.5倍的结构。

这距离DeepMind带给人们的震撼，才刚刚过去一周。

11月30日，两篇《自然》（Nature）论文报告了谷歌人工智能实验室 DeepMind开发的深度学习工具“材料探索图形网络” GNoME（Graph Networks for Materials Exploration），不仅预测了220万个全新晶体结构，其中38万种已经通过稳定性预测的新化合物，还在17天内全自动合成了41种新无机化合物。

GNoME采用图神经网络（GNN）架构，通过主动学习来发现新材料。鉴于过去10年才发现28000种稳定材料，这一研究相当于人类近800年的知识积累。

AI助力，材料设计正在向一个更加高效、智能的新时代迈进。

AI在自然科学领域的潜力巨大。这些年，AI4Science（又称AI for Science）的成果集中爆发，在生物医药、材料、物理、化学甚至数学领域发挥着越来越重要的作用。

作为科学发现的第五范式，AI4Science和经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式互相促进，共同推进科学研究的飞速发展，不断拓展人类认知的边界。

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