AI ツール GNoME は、人間の科学者による 800 年分の実験成果に相当する 220 万個の新しい結晶を発見しました。そのうち 38 万個の新しい結晶は、将来のハイテク技術の安定した材料となる可能性があります。

コンピューターチップからバッテリー、ソーラーパネルに至るまで、それらはすべて構造的に安定した無機結晶から切り離すことができません。

従来、新しい安定した無機結晶を発見または開発するには、多くの場合、数か月にわたる困難な実験が必要です。 Google DeepMind がリリースした深層学習ツールの助けを借りて GNoME、研究者らは短期間で220万個の新しい結晶を発見した（人間の科学者によるほぼ800年の知識蓄積に相当）。そのうち 38 万個の新しい結晶は安定した構造を持っており、実験的に合成され、実用化される可能性が最も高い新材料となる可能性があります。

元の記事を読む:

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9

01 GNoME: 新材料研究開発用の SOTA GNN モデル

Graph Networks for Materials Exploration の正式名である GNoME は、新材料の研究開発に使用される SOTA GNN モデルであり、深層学習を使用して新材料の安定性を非常に短時間で予測します。これにより、材料の研究開発の速度と効率が大幅に向上し、AI を使用して大規模な新材料を開発できる可能性が実証されました。

注記：GNN の入力データは原子間の結合に似たグラフ形式であるため、GNN は新しい結晶材料の探索に特に適しています。

GNoME プロセス図

GNoME プロセスは 4 つのステップに分割できます。

※構造パイプライン：既知の結晶構造に類似した候補を作成（候補）

* 組成パイプライン: 化学式に基づいた、より確率的なアプローチに従います。

* DFT 計算 (密度汎関数理論) を使用して 2 つのパイプラインの出力を評価します

* 評価結果を GNoME データベースに追加して、次回のアクティブ ラーニングの情報を提供します

最初の 2 つのステップの主な目的は、低エネルギー (安定) 材料を特定することであり、3 番目のステップの DFT テクノロジーを使用してモデルのパフォーマンスを繰り返しテストし、最後のステップでアクティブ ラーニング戦略を適用することで、GNoME のパフォーマンスが大幅に向上します。 。

02 データの選択: 先人たちが背負ったデータセットのスナップショット

データを選択する際、研究者らは特に、マテリアルズ プロジェクト、OQMD、WBM、ICSD などの以前の研究結果を活用しました。

再現性を確保するために、GNoME は、次のような固定時点で保存された 2 つのデータ セットのスナップショットを使用します。

※マテリアルプロジェクトデータは2021年3月時点のものです。

*2021 年 6 月の OQMD データ

上記の 2 部構造がすべての発見 (SAPS によるものも含む) の基礎として使用され、安定した結晶のカタログが GNoME を通じて生成されました。

更新されたデータを比較するために、研究者は 2023 年 7 月にマテリアルズ プロジェクト、OQMD、および WBM の別のスナップショットを作成しました。 GNoME の発見率を同時研究活動の発見率と比較するために、同じ設定で約 216,000 回の DFT 計算が実行されました。

過去の作業結果への参照:

*マテリアルプロジェクト:https://next-gen.materialsproject.org/

*OQMD:https://oqmd.org/

*WBM:https://www.nature.com/articles/s41524-020-00481-6

*ICSD:https://icsd.products.fiz-karlsruhe.de/

03 実験結果:GNoME により、既知の安定した結晶の数がほぼ 8 倍に増加

既知の安定な結晶の量的変化

上の写真は内側から外側を示しています。

※ICSDデータベースにおける人体実験により判明した安定結晶の数は約20,000個

*マテリアルズ プロジェクト、オープン量子材料データベース、および WBM データベースの計算方法により、安定結晶の数が 48,000 個に増加

* GNoME により、人類に知られている安定した材料の数が 421,000 に増加

2019 年から 2022 年に発見された安定したマテリアルの数: 明るい色は外部データベースを表し、暗い色は GNoME の結果を表します

2021 年から 2023 年にかけて、GNoME 外部の安定した結晶の数は 35,000 から 48,000 に増加しました。これは、この記事で紹介された凸包と一致しています (凸包) 上の 381,000 の新しい安定した結晶構造と比較します。

実験結果は次のことを示していますGNoME モデルは 220 万個の新しい結晶を発見し、更新された凸包には 381,000 個の新しいエントリが含まれています。これまでの研究と合わせると安定結晶の数は421,000個となり、前回の研究結果の48,000個に比べて安定結晶の数は一桁増えた。

04 業界専門家：国内を代表する学者が総まとめ

研究の方向性:無機光電機能性ナノ材料および関連する光電特性、エネルギー貯蔵および変換材料およびデバイス、新しい不均一ナノ構造光触媒、有機分子材料および電界効果トランジスタ

個人ページ:

https://kyy.bupt.edu.cn/info/1136/3409.htm

研究の方向性:有機または有機無機ハイブリッド薄膜太陽電池研究、有機半導体または無機ナノ材料に基づく新しいフレキシブル電子デバイス、新しいスマートセンサー応用研究、新しいメモリスタとそのニューラルネットワーク応用研究

個人ページ:

http://www.it.fudan.edu.cn/Data/View/1150

個人ページ:

https://edu.iphy.ac.cn/moreintro.php?id=3190

研究の方向性:コンピュータ応用技術、コンピュータ技術、マテリアルズインフォマティクスおよび計算材料科学、機械学習

個人ページ:

https://people.ucas.ac.cn/~0070145