“与卵白质近似，咱们需要知道质料的布局来猜测其特征，”Ong传授说。

科学家们已经经开发出一种人工智能算法，可以或许猜测3100多万种还没有存于的质料的布局及属性。

据创立该东西的加州年夜学圣地亚哥分校的团队称，这个名为M3GNet的人工智能东西可能会发明具备非凡性子的新质料。

M3GNet可以或许即时填充一个还没有合成的质料的重大数据库，工程师们已经经于寻觅能量密度更年夜的电极，用在从智能手机到电动汽车的锂离子电池。

matterverse.ai数据库及M3GNet算法有可能将质料的摸索空间扩展几个数目级。

加州年夜学圣地亚哥分校纳米工程传授Shyue Ping Ong将M3GNet描写为“质料的AlphaFold” ，指的是googleDeepMind成立的可以或许猜测卵白质布局的冲破性AI算法。

“与卵白质近似，咱们需要知道质料的布局来猜测其特征，”Ong传授说。

“咱们真的信赖，M3GNet架构是一个厘革性的东西，可以极年夜地扩大咱们摸索新质料化学及布局的能力。”

该团队此刻规划年夜幅扩展数据库中的质料数目，同时继承查询拜访哪些质料可能被证实对于协助将来的科学发明有效。

据预计，于matterverse.ai数据库的3100万种质料中，有100多万种质料充足不变，可使用。

一项具体先容新人工智能东西的研究周一发表于科学杂志《天然计较科学》上。