根据一篇新的研究论文，谷歌的DeepMind已经发现了数十万种新的理论材料设计。他们希望通过这一突破来改进诸如计算机芯片、电池和太阳能电池板等材料的生产。
这篇论文发表在Nature上，发现和合成这些新材料可能需要数年才能产生物理结果。但它们的潜力是相当明确的。借助机器学习和其他先进技术，这些材料可能比锂离子电池等需要数十年才能实现生产。
DeepMind的研究科学家Ekin Dogus Cubuk说：“我们希望实验、自主合成和机器学习模型的巨大改进能够显著缩短那个10至20年的时间轴，使其变得可控。”
DeepMind团队使用的人工智能是基于Materials Project的数据进行训练的。这是一个于2011年在劳伦斯伯克利国家实验室成立的国际研究团体。目前，它正在研究大约5万种已知材料。
这项研究希望这一突破带来的共享信息能够帮助其他研究人员在材料发现的探索中取得更多成果。Materials Project的主任Kristin Persson说：“对于成本增加，行业往往有点风险规避，而新材料通常需要一些时间才能变得具备成本效益。”
Kristin接着说：“如果我们能再缩短一点，这将被认为是真正的突破。”尽管不完全是令人想起科幻小说的突破，但这项研究的基础理论可以产生可以重新评估建筑、太空旅行等领域的材料。
自从发表这篇论文后，DeepMind表示将把重点转向预测发现材料在实验室环境中的合成难度。如果成功实现，合成新材料可以帮助降低与此类研发相关的成本，并为未来更大的发现可能性奠定基础。