Kas tas ir
GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) no DeepMind ar Berkeley līdzautoriem lietoja grafu tīklus un esošās materiālu datubāzes, lai prognozētu ļoti lielu kopu potenciāli stabilu neorganisko kristālu (2023). Dažas prognozes vēlāk tika sintezētas. Tas ir meklēšanas rīks, ne gatava baterija.
Kādu problēmu risina
Labākus katalizatorus, elektrodus un membrānas bremzē tas, cik lēni cilvēki mēģina receptes. Ja klimata tehnoloģijai vajag jaunas cietvielas, ātrāka sijāšana ir svarīga — pēc tam, kad mitrā laboratorija tās apstiprina.
Kā tas darbojas
Modelis vērtē stabilitāti un, ar citiem rīkiem, īpašības. Augstas caurlaidības aprēķins un robotu laboratorijas var pārbaudīt šķēli. Lielākā daļa prognozēto kristālu būs nederīgi, nestabili gaisā vai jau zināmi ar citu vārdu. Meklēšanai tas ir parasti.
Statuss un dalībnieki
Google DeepMind; Lawrence Berkeley National Laboratory / Materials Project; citas pamatmodeļu materiālu grupas (Microsoft, Meta, akadēmiskās laboratorijas).
Riski un robežas
Rakstu skaita uzpūšana, «MI atklāja supravadītāju» virsraksti un toksicitātes un mērogošanas izlaišana. Paredzēts Li-jonu katods nav gigarūpnīca.
Avoti
Merchant et al., Nature, 2023 (GNoME); Materials Project dokumentācija; Nature news komentāri par to, cik struktūru bija jaunas pret jau datubāzēs esošajām.