谷歌旗下的DeepMind团队在材料科学领域取得了重大突破，利用人工智能技术发现了220万种理论上稳定，但尚未在实验中实现的晶体结构。这一研究结果在《自然》杂志上发表，引发了业界的广泛关注。
DeepMind团队推出的这个名为GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）的新工具，基于图神经网络（GNN）架构，能用于预测新材料。GNoME通过训练已知稳定材料数据集，发现了这些理论上稳定的新晶体材料，并将预测准确率从50%提升至80%。
为了进一步验证这些预测的新材料，DeepMind团队还与伯克利国家实验室合作，创建了一个名为A-Lab的机器人实验室，用于合成和验证新材料。在实验室中，研究人员成功合成了736种新材料，并成功合成了41种化合物。
这个突破性的研究，不仅大大拓宽了已知的晶体结构范围，也为新能源、计算机芯片等领域的创新发展提供了新的可能。尽管新材料的发现仍需数十年的时间才能推向商业应用，但无疑GNoME的突破性成果为未来材料科学的发展打开了新的大门。
