2023年11月29日，谷歌旗下的 DeepMind 利用人工智能（AI）预测了超过 200 万种新材料的结构，该公司表示这一突破性成果将推动现实世界的技术改进。其相关研究成果已经在当地时间周三以题《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》刊登于《Nature》上。

              DeepMind 研究员在论文中指出，其假设的近 40 万个材料设计中的大部分很快就可以在实验室条件下生产出来。这项研究可以为生产性能更好的电池、太阳能电池板和计算机芯片提供帮助。通过使用 AI 预测这些新材料的稳定性后，DeepMind 表示下一步的研究重心将转向预测它们在实验室中合成的难易程度。实际上，新材料的发现和合成其实是一个十分昂贵且耗时的过程，例如我们目前随处可见的锂离子电池的商业应用过程经历了大约 20 年的时间，其间耗费无数成本与心血。“我们希望通过实验、自主合成和机器学习模型的巨大改进，将这个 10 到 20 年的时间缩短到一个更容易控制的范围”，DeepMind 的研究员 Ekin Dogus Cubuk 说道。据介绍，DeepMind 的 AI 是基于 Materials Project 数据进行训练的。这是一个于 2011 年在劳伦斯伯克利国家实验室成立的国际研究组织，目前拥有约 5 万种已知材料的研究成果。该公司表示，现在将与研究界分享其数据，以期加速材料发现的进一步突破。

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在DeepMind的实验室中，出现了科晶的1200℃高通量自动化管式炉：

上图中的设备型号：OTF-1200X5-ASD-2

部分参数： ·最高温度：1200℃（小于0.5小时）

       ·连续工作温度：1100℃

                                                                                                        （点击图片查看详情）

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