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AI帮助设计在现实世界中有效的新材料
麻省理工学院开发的“CrysVCD”工具可以大幅减少用于筛选化学不稳定设计的大量时间和资金。
来源:MIT新闻 - 人工智能如今，任何拥有足够大的人工智能模型的人都可以在几分钟内生成数百万种新材料设计。不幸的是，这并没有导致用于提高计算机芯片和火箭等产品性能的新材料数量的巨大飞跃。
造成翻译差距的一个原因是，当前的模型没有可靠地考虑它们生成的材料的化学稳定性，并且不稳定的材料在现实世界中并不是很有用。这迫使各行业分配大量的计算预算来筛选掉它们产生的所有不稳定材料，在某些情况下留下一小部分可用的选择。
现在，麻省理工学院的研究人员开发了一个框架，可以在材料生成过程的开始阶段应用，以大幅提高稳定性，同时实现目标材料特性。它的工作原理是在昂贵的生成步骤开始之前确保每个设计都满足与材料原子周围的电子相关的某些化学关键规则。研究人员将他们的方法称为“具有价约束设计的晶体发生器，或 CrysVCD。
在今天发表在《自然计算科学》上的一篇论文中，研究人员展示了 CrysVCD 如何让几种常用的材料模型更频繁地满足这些价壳规则，并使用它在近 70% 的计算材料生成中实现高晶格动力学稳定性（一项严格的稳定性测试）。他们还表明，该方法可以支持创建具有特定所需特性的材料，例如高导热率或高介电常数，这对于计算机芯片和数据中心非常重要。
从名称中可以看出研究人员设想人们如何使用他们的系统。
更高效的材料
解决方案是在生成过程之上添加另一层计算，以过滤掉不稳定的材料。
材料设计民主化