AI助力合成具奇异磁性行为的化合物

基于这些计算结果，密歇根州立大学和普林斯顿大学团队成功合成了两种此前未被发现的化合物： TiPdBi和TiPbSb。后续实验确认，这些材料的实际性能与AI的预测高度吻合，验证了该方法的可行性与 准确性。 团队表示，这一方法为实验科学家提供了成百上千的新"候选者"，显著加快了研究进程，也打开了 通往大量前沿材料的大门。 总编辑圈点 美国麻省理工学院领衔的联合研究团队开发出一项AI新技术来加速量子材料发现。这项技术生成 了超过一千万个具有阿基米德晶格特征的"候选者"，密歇根州立大学和普林斯顿大学团队从中合成了两 种具有奇异磁性行为的化合物。相关成果发表于新一期《自然·材料》杂志上。 近年来，谷歌、微软和Meta等科技巨头开发的生成式AI已帮助人们设计出数千万种新材料。然 而，当面对奇异量子特性的材料时，这些模型往往力不从心。此外，人们在探索如量子自旋液体这类有 望推动量子计算革命的材料时，进展十分缓慢——十年研究仅识别出十余种候选材料。这一瓶颈严重制 约了技术突破所需的新材料发现。 为此，团队开发了名为SCIGEN的计算框架。SCIGEN是一种可集成到生成式AI模型中的代码系 统，能确保模型在每一步生成过程中都遵 ...