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全球微頭條丨AI新模型快速預(yù)測材料光學(xué)性質(zhì)

時(shí)間:2024-10-12 11:19:24 來源:科技日報(bào) 發(fā)布者:DN032
據(jù)美國趣味工程網(wǎng)站近日報(bào)道,日本東北大學(xué)和美國麻省理工學(xué)院科學(xué)家,成功開發(fā)出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt。該模型能以與量子模擬相同的精度預(yù)測材料的光學(xué)性質(zhì),但速度能快100萬倍。研究團(tuán)隊(duì)表示,這一重要進(jìn)展有望加速光伏和量子材料的研發(fā)步伐。

未來的中央處理器(藝術(shù)圖)

圖片來源:美國趣味工程網(wǎng)站

推進(jìn)太陽能電池、光子集成電路以及量子計(jì)算等領(lǐng)域的發(fā)展,離不開對材料光學(xué)特性的深入了解。但現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)方法,如激光測試,受到光波波長范圍的限制。而模擬計(jì)算成本高昂,且需要滿足嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。因此,科學(xué)家一直在尋找替代方法,以快速預(yù)測不同材料的光學(xué)性質(zhì)。

此前,圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)問世。這種模型通過將原子表示為圖形中的節(jié)點(diǎn),原子鍵表示為圖形的邊,可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶體復(fù)雜結(jié)構(gòu)之間的細(xì)微差別方面存在困難,這限制了它在預(yù)測材料特性方面的廣泛應(yīng)用。

新AI模型則另辟蹊徑,以材料的晶體結(jié)構(gòu)為輸入,能在極短時(shí)間內(nèi),以驚人的準(zhǔn)確性,在更寬的光頻率范圍內(nèi)預(yù)測材料的光學(xué)特性。一旦科學(xué)家掌握某種光學(xué)性質(zhì),就可借助相關(guān)公式,推導(dǎo)出其他光學(xué)性質(zhì)。

新AI模型成功的秘訣在于“集成嵌入”技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)賦予了AI從多種數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的能力,使其變得更加精確且通用。

研究團(tuán)隊(duì)稱,他們的新AI模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測晶體結(jié)構(gòu)的光學(xué)性質(zhì),為廣泛應(yīng)用打開了大門,特別是為先進(jìn)太陽能電池和量子材料的篩選提供了強(qiáng)有力的支持。他們計(jì)劃創(chuàng)建包含各種材料特性(如力學(xué)和磁性)的綜合數(shù)據(jù)庫,以進(jìn)一步擴(kuò)展該AI模型的功能。

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