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AI新模型快速預測材料光學性質

發布時間:2024-10-15 05:58:18 來源:科技日報 字號: [ 大 ] [ 中 ] [ 小 ]

科技日報記者 劉霞

據美國趣味工程網站近日報道,日本東北大學和美國麻省理工學院科學家,成功開發出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt。該模型能以與量子模擬相同的精度預測材料的光學性質,但速度能快100萬倍。研究團隊表示,這一重要進展有望加速光伏和量子材料等的研發步伐。

推進太陽能電池、光子集成電路以及量子計算等領域的發展,離不開對材料光學特性的深入了解。但現有的實驗方法,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,且需要滿足嚴格的標準。因此,科學家一直在尋找替代方法,以快速預測不同材料的光學性質。

此前,圖形神經網絡(GNN)機器學習模型已經問世。這種模型通過將原子表示為圖形中的節點,原子鍵表示為圖形的邊,可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶體復雜結構之間的細微差別方面存在困難,這限制了它在預測材料特性方面的廣泛應用。

新AI模型則另辟蹊徑,以材料的晶體結構為輸入,能在極短時間內,以驚人的準確性,在更寬的光頻率范圍內預測材料的光學特性。一旦科學家掌握某種光學性質,就可借助相關公式,推導出其他光學性質。

新AI模型成功的秘訣在于“集成嵌入”技術。這項技術賦予了AI從多種數據集中學習的能力,使其變得更加精確且通用。

研究團隊稱,他們的新AI模型能夠準確預測晶體結構的光學性質,為廣泛應用打開了大門,特別是為先進太陽能電池和量子材料的篩選提供了強有力的支持。他們計劃創建包含各種材料特性(如力學和磁性)的綜合數據庫,以進一步擴展該AI模型的功能。

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