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利用 AI 寻找新材料的竞赛需要更多数据。Meta 正在免费提供大量数据。
Meta 正在发布一个名为 Open Materials 2024 的庞大数据集和模型，可以帮助科学家使用人工智能更快地发现新材料。OMat24，正如它的名字一样，解决了发现过程中最大的瓶颈之一：数据。为了寻找新材料，科学家计算了元素周期表中元素的属性……
来源:MIT Technology Review _人工智能，但它需要很难获得的大量数据集。创建它们需要很多计算能力，而且非常昂贵。现在，许多可用的数据集和模型也是专有的，研究人员无法访问它们。这就是Meta希望提供帮助的地方：该公司今天免费发布其新数据集和模型，并使其成为开源。在拥抱面上可以使用数据集和模型，以供任何人下载，修补和使用。
数据集 模型“我们真的很坚定，通过为社区做出贡献并以开源数据模型为基础，整个社区进一步移动，更快。” Omat项目的主要研究员Larry Zitnick说。
Zitnick说，新的Omat24型号将在MATBENCH DISCOVER排行榜上排名第一，该排行榜排名最佳的材料科学机器学习模型。它的数据集也将是可用的最大的数据集之一。
matbench发现排行榜“材料科学正在进行机器学习革命，”加州大学圣地亚哥分校的纳米工程教授Shyue Ping Ong说，他没有参与该项目。
以前，科学家仅限于对非常小的系统上的材料特性进行非常准确的计算，或者在非常大的系统上进行较少准确的计算。这些过程费力且昂贵。他说，机器学习已经弥合了差距，AI模型允许科学家更快，便宜地对元素周期表中的任何元素进行模拟。
Meta决定公开获得数据集比AI模型本身更为重要。
“这与其他大型行业参与者（例如Google和Microsoft）形成鲜明对比，Google和Microsoft最近也发布了具有同样大但秘密数据集的竞争性模型，”Csányi说。
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