ScienceAI 2024「AI+材料&化学」专题年度回顾

在科技周边实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《ScienceAI 2024「AI+材料&化学」专题年度回顾》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

2024年：人工智能革新化学与材料科学研究

数字化转型浪潮下，人工智能技术正深刻改变化学与材料科学的研究模式。2024年，这一变革在多个领域展现出强大的影响力。

在分子设计方面，基于图神经网络(GNN)和Transformer架构的深度学习模型，结合分子动力学模拟，实现了对分子性质的精准预测和优化。这种数据驱动的方法取代了传统的实验主导模式，显著提升了新药研发和新材料设计的效率和成功率。

自动化实验平台利用机器学习技术，整合了高通量合成设备、在线表征系统和智能决策算法，通过贝叶斯优化等方法自适应调整实验参数，实现了全流程自动化。这不仅提升了实验的可重复性，也降低了危险化学品操作的风险。

在新材料发现领域，机器学习算法结合材料基因组数据库和高通量计算，成功预测并合成了新型钙钛矿太阳能电池材料、高性能储能材料等。AI辅助催化剂设计优化了工业过程的能源效率，促进了绿色化学发展。

在材料表征方面，深度学习算法在电子显微镜图像分析、X射线衍射谱图解析等方面取得突破，实现了对纳米尺度材料结构的快速表征和精确分析。这些智能分析工具能够从海量实验数据中挖掘材料结构与性能之间的关联。

这些进展正推动化学与材料科学向智能化、精确化方向发展。随着算法模型的优化和实验技术的自动化，人工智能将在解决能源、环境、医疗等全球性挑战中发挥越来越重要的作用。

ScienceAI 2024年AI在材料、化学领域重要研究进展回顾：

以下文章链接，点击标题即可查看详情：

• 发现高能钠离子电池成分，机器学习简化最佳材料搜索过程
• Science子刊，理解更真实的溶液，ML力场将速度提升六个数量级，更高效表征水分子时空关系
• 张璇、周光敏团队在随机退役条件下基于生成式学习的电池健康状态评估与可持续回收研究中取得新进展
• 准确率达95%，混合深度学习搜索纳米生物材料，登Nature子刊
• LLM学习原子「结构语言」，生成未知化合物的晶体结构，登Nature子刊
• 打破GNN与语言模型间壁垒，图辅助多模态预训练框架用于催化剂筛选，登Nature子刊
• 6.85亿次AI加速模拟，分析2万种材料，Meta发布催化剂数据集OCx24
• AI预测序列与催化性能的潜在关系，中国科学院、北师大设计合理酶变体，登Nature子刊
• 类GPT化学语言模型，9秒生成100种化合物，微软AI药物设计平台登Nature子刊
• Nature 子刊，化学语言模型自动设计多靶点配体
• 1.1亿个结构DFT计算，Meta推出OMat24，AI驱动材料发现开源化
• 化学空间导航仪：流生成式AI引导分子属性控制
• 新「AI科学家」？MIT整合多智能体，实现材料科学研究自动化
• 机器学习辅助催化剂设计，天大团队开发通用且可解释的描述符
• 原子、分子、复合物级性质预测均最佳，清华分子预训练框架登Nature子刊
• 「可损伤编程设计」的超材料，上海交大团队用AI实现材料的自然抗裂机制
• 节省数年时间，AI发现更高效绿氢催化剂仅需几天，36,000多种混合金属氧化物训练
• 打开AI黑匣子，「三段式」AI用于化学研究，优化分子同时产生新化学知识，登Nature
• 分子大模型升级，Uni-Mol+加速量子化学属性预测，深势科技、北大研究登Nature子刊
• 数百万晶体数据训练，解决晶体学相位问题，深度学习方法PhAI登Science
• 准确率达60.8%，浙大基于Transformer的化学逆合成预测模型，登Nature子刊
• 「两全其美」，从头设计分子，深度学习架构S4用于化学语言建模
• 厦大团队材料预测迁移学习范式登Nature子刊，发现高性能催化剂
• 化学逆合成SOTA！上海交大团队提出SMILES对齐技术实现高效逆合成预测
• 斯坦福 AI 方法加速目标材料发现，为「自动驾驶实验」奠定基础
• 无需任何系统的物理知识，美国阿贡国家实验室AI制造材料「指纹」
• 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
• 成本减少90%以上，「主动学习+实验工作流程」加速催化剂开发
• Llama分子嵌入优于GPT，LLM能理解分子吗？这一局Meta赢了OpenAI
• 分子100%有效，从头设计配体，湖南大学提出基于片段的分子表征框架
• 生成准确率高达 95%，人工智能结合机器人技术增强可穿戴电子材料设计
• 自动识别最佳分子，降低合成成本，MIT开发分子设计决策算法框架
• Hinton任顾问，「AI+材料」初创CuspAI宣布获得3000万美元种子轮融资
• 探索复合材料中的原子扩散，加州大学开发神经网络动力学方法
• 预测准确率达95.7%，ChatMOF利用LLM预测和生成金属有机框架
• Science发文，量子计算机有望加速材料、催化剂和药物的开发
• 为百亿参数LLM化学应用提供新范式，香港理工大学提出上下文分子微调
• 六个自动化实验室联合AI，发现21种先进新材料，全程无人类参与
• 效率高、成本低，从单一结构到平衡分布，微软AI分子预测框架登Nature子刊
• AlphaFold 3轻松应对核酸、脂类分子？科学家迫不及待地更新了评测
• 从材料设计合成，到催化剂创新、碳中和，清华王笑楠团队探索「AI+材料」前沿与落地
• 登Nature子刊，「机器人+AI+MD模拟」加速材料发现和设计，发现全天然塑料替代品
• 低成本、准确、稳健，各类分子通用，上海人工智能实验室开发MD模拟AI新方法
• 对25,000多个原子进行纳秒级MD模拟，DeepMind开发基于ML的大规模分子模拟通用方法
• 比手动快13倍多，「机器人+AI」发现电池最佳电解质，加速材料研究
• 化学能力超GPT-4，首个化学领域百亿级大模型，思必驰、上交大、苏州实验室联合发布
• 释放 LLM 进行复杂化学推理的能力，一种简单而有效的提示策略 StructChem
• Nature子刊 | 由AI推动的探针化学反应，从自动化到智能化，清华联合NUS开发融合化学家知识的原子机器人探针
• 预测精度高达0.98，清华、深势科技等提出基于Transformer的MOF材料多功能预测框架
• 5天完成6个月实验量，加速催化研究，「自动驾驶」催化实验室Fast-Cat登Nature子刊
• [加速量子化学计算，字节&北大团队量子蒙特卡罗研究新

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