微軟研究院推出了一款名爲 MatterGen 的強大人工智能系統，該系統能夠生成具有特定性質的新材料，可能會加速電池、太陽能電池板等關鍵技術的開發。

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MatterGen 的推出標誌着科學家們發現新材料的方法發生了根本性的變化。與傳統方法不同，MatterGen 不再是篩選數百萬個現有化合物，而是根據所需特性直接生成新材料，類似於 AI 圖像生成器通過文本描述創建圖片的方式。

MatterGen 使用了一種特殊的 AI 模型，稱爲擴散模型，類似於 DALL-E 等圖像生成器，但經過調整以適用於三維晶體結構。該系統逐步改進隨機原子排列，形成穩定且符合指定標準的有用材料。研究表明，MatterGen 生成的材料比以往的 AI 方法 “更有可能是新穎且穩定的，且距離局部能量最低點更近15倍”。這意味着生成的材料不僅更有可能被實用，而且在物理上也更容易實現。

在一次引人注目的示範中，微軟團隊與中國深圳先進技術研究院的科學家合作，合成了一種新材料 TaCr2O6，該材料與 MatterGen 的設計結果非常接近，驗證了該系統的實際應用價值。MatterGen 的靈活性尤爲突出，可以根據特定需求 “微調” 生成具有特定晶體結構和電子或磁性特性的材料。這一特性在爲特定工業應用設計材料時將顯得尤爲重要。

這一技術的潛在應用可能會改變能源存儲和計算領域。新材料的開發對推進能源存儲、半導體設計和碳捕集技術至關重要。例如，改進電池材料可能加速電動汽車的普及，而更高效的太陽能電池材料則可能使可再生能源的成本更加可負擔。

爲了加速科學發現，微軟將 MatterGen 的源代碼以開源許可的方式發佈，全球研究人員可以在此基礎上進行創新。MatterGen 的開發是微軟 “人工智能與科學” 計劃的一部分，旨在利用 AI 加速科學發現。此外，MatterGen 還與微軟的 Azure Quantum Elements 平臺集成，爲企業和研究人員提供雲計算服務。

然而，專家們也提醒，儘管 MatterGen 代表了一項重要進展，從計算設計的材料到實際應用仍需大量的測試和改進。該系統的預測結果雖然令人鼓舞，但在工業應用之前仍需進行實驗驗證。儘管如此，MatterGen 的技術發展無疑是利用 AI 加速科學發現的重要一步。

博客:https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/mattergen-a-generative-model-for-inorganic-materials-design/

劃重點:  

🌟 **MatterGen 是一種新型 AI 系統，能夠根據特定需求生成新材料，潛在地加速技術開發。**  

🔬 ** 該系統使用擴散模型生成穩定材料，其成功率比以往提高了15倍。**  

🌍 ** 微軟將該技術開源，促進全球科學研究的創新和合作。**