两年前✿✿ღ，谷歌旗下深度思维公司宣布竞博电竞信得过吗✿✿ღ，借深度学习技术发现220万种新型晶体材料✿✿ღ。今年初✿✿ღ，微软宣称其AI模型MatterGen能从零生成无机材料✿✿ღ，有望颠覆无机材料设计范式✿✿ღ。

　　人工智能（AI）推动材料研究的新时代似乎已开启✿✿ღ，但批评声也随之而来✿✿ღ。批评者认为部分AI设想的化合物缺乏原创性✿✿ღ、实用性不足✿✿ღ。AI会彻底改变材料发现领域✿✿ღ，还是会沦为过度炒作？英国《自然》网站日前一则报道指出✿✿ღ，多数研究者认可AI在材料科学的巨大潜力✿✿ღ，但需与实验化学家深度合作✿✿ღ，同时正视当前AI局限并持续改进✿✿ღ，方能释放其全部能量✿✿ღ。

　　在AI介入前✿✿ღ，研究人员主要依赖“密度泛函理论”（DFT）这一传统计算方法预测新材料及性质jbo竞博✿✿ღ。DFT曾预测出超强磁体✿✿ღ、超导体等优质新材料竞博电竞信得过吗✿✿ღ。

　　但DFT计算量极大✿✿ღ，若要一次性筛选数百万种化合物✿✿ღ，成本高到难以想象✿✿ღ，AI的价值就此凸显✿✿ღ。深度思维公司开发的“材料探索图网络”（GNoME）AI系统竞博电竞首页✿✿ღ，一次性发现220万种新型晶体材料✿✿ღ，涵盖元素周期表多种元素✿✿ღ，其中包括5.2万种类似石墨烯的层状化合物✿✿ღ，以及528种有望改进可充电电池性能的锂离子导体✿✿ღ。

　　美国劳伦斯伯克利国家实验室开发出A-Lab机器人系统✿✿ღ。该系统通过研读上万篇无机化合物合成论文✿✿ღ，掌握配方设计能力✿✿ღ，可合成DFT已预测结构✿✿ღ、却从未被制备的化合物柴田亚由美✿✿ღ。同时竞博电竞信得过吗✿✿ღ，A-Lab能操控机器人执行实验✿✿ღ、分析产物是否达标柴田亚由美✿✿ღ，必要时调整配方实现闭环优化竞博电竞信得过吗✿✿ღ。

　　GNoME与A-Lab论文发表后不久✿✿ღ，微软推出AI工具MatterGen✿✿ღ。相较于GNoME✿✿ღ，MatterGen更具针对性✿✿ღ，它能直接生成符合设计条件的材料✿✿ღ。科学家不仅可指定材料类型✿✿ღ，还能设定机械✿✿ღ、电气✿✿ღ、磁性等性能需求竞博电竞信得过吗✿✿ღ，为精准研发提供有力工具✿✿ღ。此外竞博jbo电竞首页✿✿ღ！✿✿ღ，元宇宙平台公司基础AI团队与佐治亚理工学院合作✿✿ღ，聚焦“金属有机框架”（MOF）多孔材料✿✿ღ，预测出100多种对二氧化碳强吸附的MOF结构✿✿ღ，为AI加速直接空气捕获碳技术研发提供了支撑✿✿ღ。

　　尽管行业巨头的探索势头强劲✿✿ღ，争议却从未停歇✿✿ღ。不少科学家直言✿✿ღ，部分AI系统设想的化合物既无原创性✿✿ღ，也缺乏实用价值✿✿ღ。

　　美国加州大学圣巴巴拉分校材料科学家安东尼·奇塔姆等人浏览深度思维的假设晶体列表后发现柴田亚由美✿✿ღ，其AI预测的1.8万多种化合物包含钷✿✿ღ、锕等稀有放射性元素✿✿ღ，实用价值存疑✿✿ღ。英国伦敦大学学院固体化学家罗伯特·帕尔格雷夫核查A-Lab研究结果时也指出✿✿ღ，该项目合成的41种无机化合物中✿✿ღ，部分材料描述有误✿✿ღ，甚至有早已合成的已知材料✿✿ღ。

　　对此✿✿ღ，A-Lab实验室人员回应✿✿ღ，详细再分析证明A-Lab对材料特性的描述可靠✿✿ღ，确实合成了所声称的化合物✿✿ღ。深度思维一位发言人则表示✿✿ღ，GNoME预测的700多种化合物已获其他研究人员独立合成✿✿ღ，且该模型还指导发现了几种未知铯基化合物✿✿ღ，有望用于光电子与储能领域✿✿ღ。

　　微软的MatterGen也陷入争议✿✿ღ。团队测试时让其推荐特定硬度的新材料✿✿ღ，其合成出“钽铬氧化物”无序化合物✿✿ღ。但今年6月一篇预印本论文指出柴田亚由美✿✿ღ，这种材料早在1972年就已首次制备✿✿ღ，甚至被纳入MatterGen的训练数据✿✿ღ。

　　元宇宙平台公司与佐治亚理工学院的合作项目同样遭质疑✿✿ღ。瑞士洛桑联邦理工学院计算化学家贝伦德·斯密特通过计算证实✿✿ღ，合作项目提出的新材料无法实现直接空气捕获✿✿ღ，模型高估了材料与二氧化碳的结合能力✿✿ღ，部分原因是训练所用基础数据库存在误差✿✿ღ。

　　为确保AI结果可靠✿✿ღ，微软团队开发辅助AI系统MatterSim✿✿ღ，专门验证MatterGen提出的结构在真实温度✿✿ღ、压力条件下是否稳定柴田亚由美✿✿ღ。但即便AI辅助材料发现被证实有效✿✿ღ，人类还面临巨大挑战✿✿ღ：譬如如何按市场需求优化工艺✿✿ღ，又譬如如何实现新材料大规模制造✿✿ღ，并将其融入商业产品✿✿ღ。

　　美国Citrine信息学公司的AI系统正助力客户优化现有材料与制造工艺✿✿ღ。该公司首席执行官格雷格·穆荷兰德表示✿✿ღ，每位客户都拥有定制化Citrine模型✿✿ღ，这些模型基于客户专有实验数据训练竞博电竞信得过吗✿✿ღ，还融入研发人员的“化学直觉”✿✿ღ，以增强AI判断力✿✿ღ。

　　不可否认✿✿ღ，社会对新材料的迫切需求✿✿ღ，将持续推动AI在该领域的探索✿✿ღ。人类当前面临的诸多重大社会挑战✿✿ღ，背后都受限于材料瓶颈✿✿ღ。科学家期待借助AI✿✿ღ，设计出可规模化生产✿✿ღ、真正影响日常生活的先进材料✿✿ღ，让AI在材料科学领域的价值真正落地✿✿ღ。

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