材料創(chuàng)新是重大技術(shù)突破的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。20世紀(jì)80年代發(fā)現(xiàn)的鈷酸鋰為當(dāng)今的鋰離子電池技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。它現(xiàn)在為現(xiàn)代手機(jī)和電動(dòng)汽車提供動(dòng)力，影響著數(shù)十億人的日常生活。設(shè)計(jì)更高效的太陽(yáng)能電池、更廉價(jià)的電網(wǎng)級(jí)儲(chǔ)能電池以及回收大氣中二氧化碳的吸附劑也需要材料創(chuàng)新。

為目標(biāo)應(yīng)用尋找新材料就像大海撈針。從歷史上看，這項(xiàng)任務(wù)是通過昂貴且耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)完成的。最近，大型材料數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算篩選使研究人員能夠加快這一過程。盡管如此，找到具有所需特性的少數(shù)材料仍然需要篩選數(shù)百萬(wàn)個(gè)候選材料。

在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文分享了MatterGen，這是一種從不同角度解決材料發(fā)現(xiàn)問題的生成式AI工具。它不是篩選候選材料，而是根據(jù)應(yīng)用的設(shè)計(jì)要求直接生成新材料。它可以生成具有所需化學(xué)、機(jī)械、電子或磁性以及不同約束組合的材料。MatterGen實(shí)現(xiàn)了生成式AI輔助材料設(shè)計(jì)的新范式，可以高效探索材料，超越有限的已知材料集。

MatterGen是一種擴(kuò)散模型，可對(duì)材料的3D幾何形狀進(jìn)行操作。與圖像擴(kuò)散模型通過修改噪聲圖像中的像素顏色來(lái)根據(jù)文本提示生成圖片非常相似，MatterGen通過調(diào)整隨機(jī)結(jié)構(gòu)中的位置、元素和周期性晶格來(lái)生成擬議結(jié)構(gòu)。擴(kuò)散架構(gòu)專為材料設(shè)計(jì)，可處理周期性和3D幾何形狀等特殊情況。