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  科技日报讯 (记者张梦然)《天然》11月30日宣布了两项重磅研讨：最新的由AI(AI)驱动的渠道GNoME(资料探究图形网络)，已能自行发现和组成新无机化合物，包含发现了超220万个安稳结构、17天便单独创立了41种新资料，其速度和精确性均远超人类。

  技术进步现已改善了核算机程序辨认新资料的才能，但这样的一个进程面对的首要阻止，是学习算法怎样来习惯与其所学相反的成果，由于新发现本质上是用新的、发明性的方法去了解数据的才能。

  “深度思想”团队此次提出了一个核算模型，可以通过大规模自动学习，进步资料发现的功率。这个程序运用现有文献练习，生成多样的潜在化合物候选结构，然后通过一系列学习一直在改善这些结构。GNoME发现了超越220万个安稳结构，将结构安稳猜想的精确性进步到80%以上，在猜想成分时，每100次试验的精确度进步到33%，相比之下，此前工作中该数字仅为1%。

  在第二项研讨中，美国加州大学伯克利分校团队开发了一种自动试验室(A-Lab)体系。这种A-Lab依据现存科学文献练习，随后结合自动学习，可对拟定化合物发明最多5个初始组成配方。随后它可以用机器臂履行试验，组成粉末形状的化合物。假如一个配方产值低于50%，A-Lab会调整配方持续试验，在成功到达方针或尽头一切或许配方后完毕。通过17天的接连试验，A-Lab进行了355次试验，产生了58个拟定化合物中的41个(71%)。相比之下，人类研讨员要耗费数月去猜想和试验。

  两项研讨所展现的对AI的练习，结合了核算力的快速的提高和现有文献，其证明运用学习算法辅佐发现和组成无机化合物有着极端宽广的远景，未来的自主试验室将可以以最少的人力、最快的速度去开掘新资料。