材料学
性能强11倍,佐治亚理工、清华团队用AI辅助发现储能新材料,登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮静电电容器是国防、航空、能源和交通领域先进电力系统中的关键储能元件。能量密度是静电电容器的品质因数,主要由介电材料的选择决定。大多数工业级聚合物介电材料都是柔性聚烯烃或刚性芳族化合物,具有高能量密度或高热稳定性,但不能同时具有这两种特性。在这里,佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)、康涅狄格大学(University of Connecticut)以及清华大学的研究团队利用人工智能(AI)、聚合物化学和分子工程,来发现聚降冰片烯和聚酰亚胺系列中的一系列电介
DeepMind开发用于量子化学计算的神经网络变分蒙特卡罗
编辑 | X近百年前,狄拉克提出正电子概念,如今在医学物理、天体物理及材料科学等多个领域都具有技术相关性。然而,正电子-分子复合物基态性质的量子化学计算具有挑战性。在此,DeepMind 和伦敦帝国理工学院的研究人员,使用最近开发的费米子神经网络 (FermiNet) 波函数来解决这个问题,该波函数不依赖于基组。研究发现 FermiNet 可以在一系列具有各种不同定性正电子结合特性的原子和小分子中产生高度精确的、在某些情况下是最先进的基态能量。研究人员计算了具有挑战性的非极性苯分子的结合能,发现与实验值高度一致,并
Hinton任顾问,「AI+材料」初创CuspAI宣布获得3000万美元种子轮融资
编辑 | 仙人掌随着人工智能加速材料设计过程,碳捕获材料创新正在发生变革。一家新公司刚刚走出隐身模式,宣布获得 3000 万美元的种子轮融资,利用人工智能快速生成和评估大量新颖的结构来设计新材料。这家名为 CuspAI 的初创公司位于剑桥和阿姆斯特丹,由人工智能领域的知名专业人士创立,包括前微软研究院和高通杰出科学家兼副总裁 Max Welling 教授,以及参与谷歌和巴斯夫深度技术商业化的化学家 Chad Edwards 博士。被称为「人工智能教父」的 Geoffrey Hinton 将担任董事会顾问。据该初创公
计算效率提升100倍以上,上交李金金团队开发基于Transformer的大模型用于从头算分子动力学
作者 | 陶科豪编辑 | 白菜叶精确模拟原子与分子的动态行为对于开发新一代高效能材料至关重要。然而,传统的从头算分子动力学(AIMD)模拟虽然提供了高精度的预测能力,但由于其高昂的计算成本和漫长的模拟时间,大大限制了研究的进度。例如,完成一个含 100 个原子的材料系统的 30 皮秒模拟,常常需要数月时间,这对于需要快速迭代和优化的新材料研发构成了巨大挑战。在这种背景下,一个能够显著加快这一过程的人工智能模型具有重要价值。面对这些挑战,上海交通大学人工智能与微结构实验室(AIMS-lab)开发了名为 T-AIMD
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