材料界的AlphaFold发明千万级尚未合成的新材料
来源：浦华系统 2023-08-01
加州大学圣地亚哥分校纳米工程教授Shyue Ping Ong(Pymatgen 团队)将M3GNet描述为“材料界的AlphaFold”（AlphaFold是谷歌的DeepMind构建的可以预测蛋白质结构的突破性人工智能算法）。
Ong教授说:“新材料的设计开发和蛋白质类似，我们需要通过了解一种材料的结构以预测其性质。我们坚信M3GNet架构是一种变革性的工具，可以极大地扩展我们探索新材料化学和结构的能力。”
据统计，目前matterverse.ai数据库中包含超过3100万种尚未合成的新材料，其中有超过180万种材料的性质是足够稳定可用于进一步应用的。
参考资料：
1. Chen, C., Ong, S.P. A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table. Nat Comput Sci 2, 718–728 (2022). https://doi.org/10.1038/s43588-022-00349-3
2. M3GNet: https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet
3. Matterverse.AI Database: http://matterverse.ai
