據(jù)外媒報道，利物浦大學(xué)（University of Liverpool）的研究人員創(chuàng)建了一種協(xié)作人工智能工具，可以減少發(fā)現(xiàn)真正新材料所需的時間和精力。
據(jù)期刊《Nature Communications》報道，通過這種新工具，研究人員已發(fā)現(xiàn)四種新材料，包括一系列可傳導(dǎo)鋰的新固態(tài)材料。此類固體電解質(zhì)可能會用于電動汽車的固態(tài)電池材料，從而提高電池安全性并增加汽車?yán)m(xù)航里程。研究人員還在利用該工具開發(fā)其他有用材料。該工具可將人工智能與人類知識結(jié)合起來，優(yōu)先考慮那些最有可能發(fā)現(xiàn)新功能材料的未探索化學(xué)空間部分。
開發(fā)新功能材料過程可能具有較高風(fēng)險、復(fù)雜且歷時較長。因為該過程需要組合元素周期表中的所有元素，具有無線種可能，且不知道新材料會由哪幾種元素結(jié)合而得。而由利物浦大學(xué)化學(xué)與材料創(chuàng)新工廠系Matt Rosseinsky教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組所開發(fā)的該全新人工智能工具，可以解決上述問題。
該工具可以超大規(guī)模檢查已知材料之間的關(guān)系，這一點人類無法企及。這些關(guān)系可識別和數(shù)字排列可能形成新材料的元素組合。之后科學(xué)家們使用這些組合來有針對性地指導(dǎo)對大型未知化學(xué)空間的探索，從而使實驗研究更加高效?？茖W(xué)家們會根據(jù)人工智能提供的不同視角做出最終決定。
該論文的主要作者M(jìn)att Rosseinsky教授表示：“迄今為止，一種常見且有效的方法是通過與現(xiàn)有材料的密切類比來設(shè)計新材料，但這種方法生產(chǎn)的材料可能會和已有材料非常相似。因此，我們需要新的工具來減少發(fā)現(xiàn)真正新材料所需的時間和精力，例如此項結(jié)合并充分利用人工智能和人類智能的工具。這種協(xié)作方法會實現(xiàn)創(chuàng)造性的進(jìn)步，因為它不僅具有計算機(jī)查看數(shù)十萬已知材料之間關(guān)系的能力、人類無法實現(xiàn)的規(guī)模，還具有人類研究員的專業(yè)知識和批判性思維。該工具是眾多協(xié)作人工智能方法之一，可在未來使眾多科學(xué)家受益。”
如果在設(shè)計和制造具有目標(biāo)功能的材料方面能力不足，則社會解決能源和和可持續(xù)性等全球挑戰(zhàn)的能力也會受限，例如更好的太陽能吸收器可以制造出更好的太陽能電池板，或優(yōu)質(zhì)電池材料可以制造更遠(yuǎn)距離的電動汽車，再或者通過使用毒性較小或稀有元素替代現(xiàn)有材料。
這些新材料可推動新技術(shù)發(fā)展，以應(yīng)對全球挑戰(zhàn)，從而創(chuàng)造社會效益，同時它們也可以帶來新的科學(xué)現(xiàn)象和認(rèn)識。所有現(xiàn)代便攜式電子產(chǎn)品采用的鋰離子電池中的材料還是20世紀(jì)80年代開發(fā)的，這表明材料對我們的生活方式影響巨大，因此確定新材料的加速路線將為未來帶來更多技術(shù)可能性。
（轉(zhuǎn)載）
