Что это
GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) от DeepMind с коллегами из Беркли использовала графовые сети и существующие базы материалов, чтобы предсказать очень большой набор потенциально устойчивых неорганических кристаллов (2023). Часть предсказаний затем синтезировали. Это инструмент поиска, не готовая батарея.
Какую проблему закрывает
Лучшие катализаторы, электроды и мембраны упираются в то, как медленно люди пробуют рецепты. Если климатическим технологиям нужны новые твёрдые тела, более быстрый скрининг важен — после того как мокрая лаборатория их подтвердит.
Как работает
Модель оценивает устойчивость и, с другими инструментами, свойства. Высокопроизводительные расчёты и роботолаборатории могут проверить срез. Большинство предсказанных кристаллов окажутся бесполезными, неустойчивыми на воздухе или уже известными под другим именем. Для поиска это нормально.
Статус и участники
Google DeepMind; Lawrence Berkeley National Laboratory / Materials Project; другие группы фундаментных моделей материалов (Microsoft, Meta, академические лаборатории).
Риски и пределы
Раздувание числа статей, заголовки «ИИ открыл сверхпроводник» и пропуск токсичности и масштабирования. Предсказанный Li-ion катод — не гигафабрика.
Источники
Merchant et al., Nature, 2023 (GNoME); Materials Project documentation; commentary in Nature news on how many structures were new versus already in databases.