AI仅用17天好不容易创建41种新材料 速度和精确性均超越人类

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科技日报讯 （女记者张梦然）《连续性》11月末30日发表了两项重磅数据分析：最新的由智能（AI）驱动的网络服务GNoME（涂料探索可视化网络），已可以自行发掘出和化学合成新铕，包括发掘出了的大220万个平稳构件、17天便执意创建了41种新涂料，其速度和正确性原则上远的大人类。

高效能突飞猛进已经加以改进了计算机语言识别系统新涂料的控制能力，但这个过程面临的主要阻碍，是学习插值如何适应与其所学相反的结果，因为新发掘出本质上是用新的、创造性的方式去阐释样本的控制能力。

“深度思维”制作组此次提议了一个计算模型，需要通过大规模执意学习，减少涂料发掘出的效能。这个程序常用现有历史文献基础训练，转换成多样化的潜在氧化物候选构件，然后通过一系列学习不断加以改进这些构件。GNoME发掘出了的大过220万个平稳构件，将构件平稳预期的正确性减少到80%以上，在预期糖类时，每100次试验的精确度减少到33%，相比，此前文书工作之中该数字仅为1%。

在第二项数据分析之中，美国加州大学伯克利分校制作组开发了一种自动实验室室（A-Lab）系统。这种A-Lab根据年代久远医学历史文献基础训练，随后结合执意学习，可对订定氧化物创造一共5个初始化学合成。随后它可以用机器后背执行实验室，化学合成混合物型态的氧化物。如果一个产量低于50%，A-Lab才会修正在此期间实验室，在成功事与愿违或总括所有可能后结束。经过17天的连续实验室，A-Lab进行了355次实验室，产生了58个订定氧化物之中的41个（71%）。相比，人类数据分析员需要要花费数月末去传言和实验室。

两项数据分析所展示的对AI的基础训练，结合了计算力的大力发展和现有历史文献，其证明常用学习插值辅助发掘出和化学合成铕有着极其辽阔的充满信心，未来的自行实验室室将需要以最少的财力、最快的速度去发掘新涂料。

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