微软推出材料设计领域Mattergen AI模型，联合中国科学院打造电池领域TaCr₂O₆全新材料

IT之家 1 月 17 日消息，微软 CEO 纳德拉在 X 平台发文，公布了微软内部孵化的一款名为 MatterGen 的 AI 模型，该模型基于 60 万条稳定材料数据进行训练，数据来自 Materials Project 和 Alexandria 等权威数据库，主要用于设计新型无机材料，相关研究成果现已登上《Nature》期刊。

IT之家参考报告获悉，MatterGen 模型能够处理材料的周期性和三维几何结构，模拟图像生成模型的去噪过程，从随机结构中逐步生成稳定且符合特定要求的材料，科学家可以利用其生成具有特定化学性、机械性、磁性等多种规格的材料，相对于依赖大量试错实验的传统材料设计方法具有极高效率。

研究人员举例，在寻找高模量大于 400 GPa 的材料时，传统筛选方法通常需要筛选约 40 个候选材料才能达到性能瓶颈，而 MatterGen 能够持续生成新颖且稳定的候选材料，其生成规模可达传统方法的两倍以上。

目前，微软 MatterGen 研究团队已与中国科学院深圳先进技术研究院合作，成功合成了新材料 TaCr₂O₆。该材料在设计时的目标模量为 200 GPa，实验测得的模量为 169 GPa，误差低于 20%，相应材料可用于打造成本更低的储能电池。