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AI新模型快速預(yù)測材料光學(xué)性質(zhì)

2024-10-12 11:31:02來源：科技日報

據(jù)美國趣味工程網(wǎng)站近日報道

，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)驗方法，如激光測試

，受到光波波長范圍的限制

。而模擬計算成本高昂，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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責(zé)任編輯：孫知兵

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