据介绍，A-Lab 是一个由 AI 指导机器人制造新材料的实验室，能够在最少的人为干预下迅速发现新材料，其可以帮助确定和快速跟踪多个研究领域的材料，包括电池、储能、太阳能电池、燃料电池等。
值得一提的是，在一次测试任务中，A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，成功率达到了 71%。
同样在今天，Google DeepMind 的 GNoME 也登上了 Nature，其为 Materials Project 贡献了近 40 万种新化合物，是自该项目成立以来，由一个团队添加的最大一次新增结构稳定性数据，大大增加了科学家用于为未来技术发明新材料的开放存取资源。
伯克利实验室 Materials Project 创始人兼主任、加州大学伯克利分校教授 Kristin Persson 表示，“要解决全球环境和气候挑战，我们必须创造新材料。借助材料创新，我们可以开发可回收塑料、利用废弃能源、制造更好的电池，并构建更便宜、寿命更长的太阳能电池板等。”
科学家们已经通过计算预测了数十万种新型材料，但测试这些材料是否能在现实中制造出来是一个缓慢的过程。一个材料从计算到商业化需要很长时间。它必须具有合适的属性，能够在设备中工作，能够扩展，且具有合适的成本效率和性能。
最终，GNoME 产生了 220 万种晶体结构，其中有 38 万种被纳入 Materials Project 中，且被预测为是稳定的。这些数据包括材料原子的排列方式（晶体结构）和稳定性（形成能）。
图｜化合物 Ba₆Nb₇O₂₁ 是 GNoME 计算出的新材料之一，包含钡（蓝色）、铌（白色）和氧（绿色）。
据论文描述，GNoME 已将结构稳定预测的精确性提高到 80% 以上，在预测成分时每 100 次试验的精确度提高到 33%（相比之下，此前工作中该数字仅为 1%）。
Google DeepMind 材料发现团队负责人 Ekin Dogus Cubuk 表示：“我们希望 GNoME 项目能够推动无机晶体研究的发展。外部研究人员已经通过独立的物理实验验证了 GNoME 发现的 736 多种新材料，证明了我们模型的发现可以在实验室中实现。”
然而，研究团队在论文中也指出，在实际应用中，GNoME 仍存在一些开放性问题，其中包括由竞争多形体引发的相变、振动轮廓和构型熵引起的动态稳定性，以及对最终合成能力的更深入理解。
为了制造 Materials Project 预测的新化合物，A-Lab 的 AI 通过研究科学论文并使用主动学习进行调整，创造出了新的配方。
伯克利实验室和加州大学伯克利分校科学家、A-Lab 首席研究员 Gerd Ceder 说：“我们的成功率达到了惊人的 71%，而且我们已经找到了一些改进方法。我们已经证明，将理论和数据与自动化相结合，会产生令人难以置信的结果。我们可以比以往任何时候都更快地制造和测试材料。”
据介绍，对决策算法做一些小改动，这一成功率还可提高到 74%，如果计算技术得到改进，还能将成功率进一步提高到 78%。
Persson 说：“我们不仅要让我们产生的数据免费并可用于加速全球的材料设计，而且还要向世界传授计算机可以为人们做些什么。它们可以比单独的实验更高效、更快地扫描大范围的新化合物和属性。”
有了 A-Lab 和 GNoME 等的帮助，科学家可以专注于未来技术中有前景的材料，比如提高汽车燃油经济性的更轻合金、提高可再生能源效率的更高效太阳能电池，或者是下一代计算机中更快的晶体管。
过去十年中，研究人员根据 Materials Project 数据中的线索，在多个领域通过实验证实了新材料的有用性。其中一些已显示出应用潜力，例如：
2020 年，一个包括美国国家标准与技术研究所（NIST）在内的多机构研究团队开发出了一种名为 CAMEO 的 AI 算法，该算法在不需要科学家额外训练的情况下，自主发现了一种潜在的实用新材料。
同年，来自北卡罗莱纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一项名为“人工化学家”的技术，该技术结合了 AI 和执行化学反应的自动化系统，以加速研发和生产商业所需的新化学材料。
2022 年，美国加州大学圣地亚哥分校工程学院的纳米工程师开发了一种 AI 算法——M3GNet，该算法几乎可以即时地预测任何材料（无论是现有材料还是新材料）的结构和动态特性。研究人员可使用其来寻找更安全、能量密度更高的可充电锂离子电池电极和电解质。
今年 3 月，发表在 Nature Synthesis 上的一项研究设想了一种由组合合成和 AI 技术共同发展推动的加速材料科学的未来。为了评估合成技术对特定实验工作流的适用性，研究人员建立了一套涵盖合成速度、可扩展性、范围和合成质量的十项度量标准，并在这些度量标准的背景下总结了一些选择性的组合合成技术。
作为高新技术的基础和先导，新材料应用范围极其广泛，它同信息技术、生物技术一起成为 21 世纪最重要和最具发展潜力的领域。
未来，随着 AI 等技术的突破性发展，科学家将有望聚焦在未来技术中更具前景的材料上，如提高汽车燃油经济性的更轻的合金、促进可再生能源发展的更高效的太阳能电池，以及在下一代计算机中发挥作用的更快的晶体管等。
