Nature子刊：AI构想的大量新材料没有实用性！

10月1日，发表在Nature News上的新论文指出，人工智能正在构想数百万种新材料，但这些材料的实用可行性遭到科学家们的质疑。

近两年前，谷歌DeepMind公司宣布，他们利用深度学习技术发现了220万种新型晶体材料，这似乎预示着材料研究将迎来一个激动人心的加速时代。这些材料由元素周期表中的各种元素组成，其中包含5.2万种类似神奇材料石墨烯的层状化合物模拟结果、528种可用于改进可充电电池的潜在锂离子导体等。
但这项研究——以及随后微软、Meta等技术公司的类似震撼人心的成果，很快就遭到了研究人员质疑：他们认为AI系统构思的某些化合物缺乏原创性、难以实现或不具实用价值。

加州大学圣巴巴拉分校材料科学家安东尼·切塔姆，在查阅DeepMind列出的假设晶体清单后指出，"我们发现相当数量的荒谬之处。"他与同事拉姆·塞沙德里注意到，该项目预测的化合物中超过1.8万种含有钷、镤等极稀缺放射性元素，他们认为这些永远不可能成为实用材料。切塔姆强调，"发现化合物与发现新型功能材料是完全不同的概念。"

Meta公司的研究也曾提出，新发现了100多种可能直接捕获空气中二氧化碳、助力减缓全球变暖的材料。然而这些成果同样引发质疑。
洛桑联邦理工学院计算化学家贝伦德·斯密特指出，这些候选材料根本不具备实用可行性，认为研究人员被AI工具的光环所迷惑，"对现实情况有些视而不见"。

AI究竟将彻底变革材料发现领域，还是仅仅沉溺于过度炒作？材料科学家已对这些公司的成果展开更细致的审视，以评估AI研发的真实潜力。相关研究团队也作出回应，有的淡化了最初的主张，有的提出改进方案。
许多研究者认为，AI在材料科学领域前景广阔，但与实验化学家加强合作、正视当前的技术局限，对于充分发挥其潜力至关重要。
#热门微博##科技快讯##人工智能##新材料动态#