無機材料逆合成效率飆升，韓國團隊推出Retrieval-Retro，成果入選NeurIPS 2024

AIGC動態5個月前發布 HyperAI超神經

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在所有測試場景中均超越了基線模型

原標題：無機材料逆合成效率飆升，韓國團隊推出Retrieval-Retro，成果入選NeurIPS 2024
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：8484字

無機逆合成領域的AI

本文探討了人工智能(AI)如何徹底改變無機材料合成領域，特別是逆合成規劃方法的進步。

AI賦能無機材料合成
傳統無機材料合成高度依賴實驗試錯，效率低下。文章以勞倫斯伯克利國家實驗室的A-Lab平臺為例，說明AI驅動的材料合成平臺的成功和失敗都具有重要意義，失敗可以幫助AI改進對溶劑動力學的理解。中國科學技術大學俞書宏院士團隊利用機器學習預測界面能差異，僅用三個月就實現了此前預計需要20年實驗才能完成的半導體納米線磁性材料“雕刻”。谷歌DeepMind的GNoME平臺在17天內篩選出380種穩定無機晶體，其中52種得到實驗驗證。西北工業大學團隊利用AI逆向推演出航天器陶瓷涂層“先構建微裂紋網絡再填充愈合劑”的反直覺路徑，顯著提升了材料耐溫性。這些案例表明AI正在引領無機材料合成領域的范式變革。
Retrieval-Retro：一種創新的逆合成規劃方法
首爾國立大學的研究人員提出了一種名為Retrieval-Retro的無機逆合成規劃方法，該方法結合了熱力學關系和注意力機制，通過兩個檢索器（掩碼前驅體補全檢索器MPC和神經反應能檢索器NRE）以及自注意力和交叉注意力機制，從大量的材料科學論文中提取前驅體信息，高效識別和提取前驅體信息，從而加速材料的發現和合成。實驗結果表明，Retrieval-Retro在各種場景下均超越了基線模型，尤其是在按年劃分的設置中性能提升更為顯著。
無機逆合成面臨的挑戰和未來展望
文章指出，盡管AI在無機逆合成領域取得了顯著進展，但仍面臨挑戰。無機化合物的復雜成鍵機制、多相界面演變與亞穩態相競爭、計算化學方法精度不足等因素，使得無機逆合成研究仍高度依賴實驗試錯。未來，AI需要進一步學習人類化學家的思維方式，才能更加精準地進行材料設計。文章還展望了AI在無機逆合成領域的未來發展，例如利用量子計算、張量網絡、量子退火算法等先進技術，探索新的材料合成路徑，并重新定義人類對物質世界的認知。
AI與人類的協同進化
文章強調，AI并非機器取代人類，而是人機協同進化。AI提供了新的工具和視角，幫助人類更深入地理解和探索物質世界，推動無機材料合成領域從經驗技藝向基于科學原理的理性設計轉變。 AI的加入，為人類打開了一扇通往“后人類材料學”時代的大門。