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在过去几十年中，人类一直期望计算机能够帮助科学家设计新材料的研发和合成路径。然而，直到基于神经网络的机器学习算法实用化之前，计算机在这方面的帮助非常有限。随着AI 2.0浪潮的兴起，神经网络的出现彻底改变了材料研究的方式，为新材料研发带来了前所未有的加速。

    神经网络，作为哺乳动物神经系统中的基本单位，具有独特的激活和非激活状态特性。这一特性在1943年被神经学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨首次在数学上提出。经过数十年的发展，直到2006年，Geoffrey Hinton提出的深度置信网络（DBN）模型，充分利用了高性能的GPU和FPGA来处理大量未标记的数据，大大缩短了深度学习的训练时间并提高了准确性。这一突破使得图像识别、自然语言处理、推荐系统等问题得以高效解决，深度学习也成为人工智能领域最热门的应用方向之一。

    当前，人工智能正在加速科学家们研发新材料的进程。通过使用神经网络和深度学习技术，研究人员能够更快速地探索材料的性质、功能和合成路径。AI可以分析大量的材料数据和实验结果，预测新材料的性能和特性，从而指导实验设计和优化过程。这种基于AI的材料研发方法不仅提高了效率，还提供了更多创新的可能性。

    技术的进步已经显著提高了计算机程序识别新材料的能力。例如，“深度思维”团队设计的GNoME（材料探索图形网络）模型，经过使用现有文献进行训练后，能够生成多样的潜在化合物候选结构，并通过一系列学习不断改进这些结构。该模型能够预测出220万种可能具有稳定结构的潜在化合物，并将结构稳定性的预测精确度提高到80%以上。在预测成分时，每100次试验的准确度提高到33%，相比之前的工作有了显著提升。

    如果说GNoME还停留在理论预测阶段，那么A-Lab则更进一步，已经能够自主研发新的化合物。经过训练的AI会从200多种含有不同元素的氧化物中自主选择原材料，并为拟定的化合物设计合成路线。在连续工作了17天后，AI进行了355次实验，成功合成了58个目标化合物中的41个，成功率高达71%。这一成果展示了AI在加速新材料研发方面的巨大潜力。

    AI在有机化学领域也发挥着重要的指导作用。它可以识别各种类型的催化机理，并预测复杂天然产物的合成路线。传统有机反应研究中，阐明反应机理是一个关键问题。然而，传统方法通常依赖于大量的数学近似和人工推导，容易出现错误。为了克服这些限制，英国曼彻斯特大学使用深度神经网络模型对动力学数据进行训练，AI能够自动解释相关反应机理的类别，包括涉及催化剂活化和失活步骤等非稳态机理。这对于改进合成方法、设计新催化剂和安全扩大工业过程至关重要。

    另一方面，波兰科学院开发的Chematica程序则专注于逆向合成复杂天然化合物。该程序参考了经典的全合成逻辑策略，包括连续反应、官能团转化等算法，以解决预测合成路线的问题。AI提供了一种“优雅且反直觉”的合成策略，让研究人员大为惊讶。这些合成路线通过两步连续反应先产生复杂分子，然后再通过简化方法克服了合成局部复杂结构的难题。

    在生命科学领域，AlphaFold“蛋白质折叠结构预测模型”的出现也改变了研究方式。它仅凭蛋白质的氨基酸序列就能预测其3D结构，极大地增强了人类对构成生物体的分子机制的理解。AlphaFold预测了超过100万种蛋白质的结构，几乎覆盖了人类已知的所有蛋白质。这使得研究人员能够以数字化的方式进行生物学和医学领域的科学探索，为药物研发提供了强大的工具。

    然而，目前神经网络的发展也面临一些挑战，如耗能和耗水问题。为了解决这些问题，加州大学的研究人员利用超导材料和Mott绝缘体-金属构建了一种运行在超低温环境下的人工神经网络。这种网络可以突破半导体材料的限制，实现高效、节能的人工智能设备。这一创新有望拓展量子计算机的应用前景，为未来的神经网络和人工智能技术提供更广阔的可能性。

    综上所述，AI正在加速新材料研发的进程，从神经网络到量子计算的应用，为科学探索和技术创新带来了前所未有的机遇。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们有理由相信，AI将在未来新材料研发中发挥更加重要的作用。

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• lieaait 金币 +6 感谢分享，论坛有您更精彩！ 2024-12-21 00:18