未来的中央处理器（艺术图）。图片来源：美国趣味工程网站
科技日报讯 （记者刘霞）据美国趣味工程网站近日报道，日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。该模型能以与量子模拟相同的精度预测材料的光学性质，但速度能快100万倍。研究团队表示，这一重要进展有望加速光伏和量子材料的研发步伐。
推进太阳能电池、光子集成电路以及量子计算等领域的发展，离不开对材料光学特性的深入了解。但现有的实验方法，如激光测试，受到光波波长范围的限制。而模拟计算成本高昂，且需要满足严格的标准。因此，科学家一直在寻找替代方法，以快速预测不同材料的光学性质。
此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
新AI模型则另辟蹊径，以材料的晶体结构为输入，能在极短时间内，以惊人的准确性，在更宽的光频率范围内预测材料的光学特性。一旦科学家掌握某种光学性质，就可借助相关公式，推导出其他光学性质。
新AI模型成功的秘诀在于“集成嵌入”技术。这项技术赋予了AI从多种数据集中学习的能力，使其变得更加精确且通用。
研究团队称，他们的新AI模型能够准确预测晶体结构的光学性质，为广泛应用打开了大门，特别是为先进太阳能电池和量子材料的筛选提供了强有力的支持。他们计划创建包含各种材料特性（如力学和磁性）的综合数据库，以进一步扩展该AI模型的功能。
上海生物医药产业怎么做到产学研合力？12月14日，澎湃新闻记者从上海张江一场共话人才未来产学研合作的闭门会议获悉，前 就在ChatGPT推出一周年前夕，其开发机构OpenAI经历了一场令人瞠目的高层“地震”。联合创始人之一的首席科学家伊利亚 NewsGuard的团队已识别出614个不可靠的人工智能生成的新闻和信息网站，涵盖15种语言。其中一些网站每天会生成数百甚至数 12月19日，第二届中国气象旅游产业发展大会在河南三门峡召开。来自中国旅游研究院、中国气象局公共气象服务中心、中国科 郭永怀、李佩、王承书、王希季、邓稼先、王淦昌、钱骥……一串令人肃然起敬的名字，在中国科学院大学（以下简称国科大）师生 “科学探索奖”5周年之后再出发。作为目前国内金额最高的青年科技人才资助计划之一，第六届“科学探索 。本文链接：AI新模型快速预测材料光学性质http://www.sushuapos.com/show-11-12310-0.html
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