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MatterGen
MatterGen
2个月前更新
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微软推出的无机材料设计AI模型
收录时间:
2025-01-17
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AI训练模型
# 材料科学
# 材料设计
MatterGen
MatterGen是什么?
MatterGen 是微软推出的基于生成性AI的材料设计模型,利用扩散模型生成具有特定化学、机械、电子或磁性属性的新材料。它能够高效生成稳定、独特的材料,超越传统筛选方法,快速探索未知材料空间。通过处理组成无序和3D结构,MatterGen在电池、能源存储和CO2回收等领域具有广泛应用潜力。微软已公开该模型的源代码,供全球科研社区使用,推动材料创新进程。
MatterGen的主要特性
AI驱动的材料设计
: MatterGen采用生成性AI模型(基于扩散模型),通过调整原子位置和元素组合,直接生成符合特定设计要求的新材料。
扩散模型架构
: MatterGen使用扩散模型对3D材料几何结构进行操作,确保生成的材料具有稳定的周期性和三维结构。
高效生成稳定材料
: 通过训练608,000个稳定材料数据,MatterGen能够生成多样且高度稳定的新材料,显著提高生成质量。
超越传统筛选方法
: 传统方法多依赖计算筛选,MatterGen能够探索未知材料空间,识别出难以通过传统筛选找到的材料,尤其在具有特定物理化学性质的材料发现上表现优异。
处理组成无序
: MatterGen引入了新的结构匹配算法,能够准确识别和生成在原子排列上有轻微差异的材料,适应实际合成过程中的组成无序现象。
实验验证与实用性
: 与深圳先进技术研究院合作,MatterGen生成的材料在实验中验证了其稳定性和实际应用价值,如生成的
TaCr2O6
材料的体积模量与预测值相符。
公开源代码
: 微软将MatterGen的代码和训练数据公开,供全球科研人员使用和改进,推动材料创新和技术发展。
MatterGen
的应用场景
电池技术
: MatterGen能够生成具有特定电化学性能的材料,推动新型电池材料的发现和优化。例如,高效、稳定的锂离子电池电极材料,或更具能量密度和长寿命的电池组件。
能源存储
: 在大规模能源存储系统中,MatterGen可帮助设计新型材料,改善电网级储能设备的效率和稳定性,为可再生能源的存储与分配提供更合适的材料支持。
CO2回收与气候变化
: MatterGen能够发现新型二氧化碳捕捉材料,推动CO2回收技术的发展,帮助减少温室气体排放,对抗全球变暖和气候变化。
催化剂与化学反应
: 通过生成具备特定催化活性的材料,MatterGen有助于开发高效的催化剂,应用于化学反应、能源转化和环境净化等领域。
新型磁性材料
: 在磁性材料的设计中,MatterGen能够帮助发现新型磁性材料,广泛应用于数据存储、传感器和电磁设备等领域。
半导体与电子材料
: 通过定制化设计具有特定电子属性的材料,MatterGen有望推动新型半导体材料的开发,应用于集成电路、光电器件和量子计算等前沿技术领域。
航空航天与高性能材料
: MatterGen可以帮助设计具有优异机械、热稳定性和耐腐蚀性的材料,应用于航空航天、汽车工业及高温高压环境中的特殊材料需求。
如何使用
MatterGen
?
MatterGen的代码和训练数据已公开,微软提供了源代码和模型文件,供全球科研人员和开发者使用。
官方博客:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mattergen-a-new-paradigm-of-materials-design-with-generative-ai/
论文:
https://arxiv.org/abs/2312.03687
代码和模型:
https://github.com/microsoft/mattergen
数据集:
https://github.com/microsoft/mattergen/tree/main/data-release
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