AI 開啟超導(dǎo)材料研究新范式

原標(biāo)題：超導(dǎo)材料搜索效率提升5倍！佛羅里達(dá)大學(xué)等用深度學(xué)習(xí)變革材料發(fā)現(xiàn)，成果登Nature子刊
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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AI賦能超導(dǎo)材料研究：BETE-NET模型的突破與未來展望

本文介紹了美國佛羅里達(dá)大學(xué)和田納西大學(xué)的研究人員利用深度學(xué)習(xí)模型BETE-NET，顯著提升高Tc超導(dǎo)體搜索效率的研究成果，并探討了AI技術(shù)在超導(dǎo)材料研究領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

1. 超導(dǎo)材料研究的困境與機(jī)遇

超導(dǎo)材料因其潛在的巨大應(yīng)用價(jià)值而備受關(guān)注，但其研究面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，構(gòu)建用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大規(guī)模、高質(zhì)量的α2F(ω)數(shù)據(jù)集難度極大，成本高昂且缺乏標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)。其次，現(xiàn)有的超導(dǎo)材料數(shù)據(jù)庫存在數(shù)據(jù)不均勻、數(shù)量有限、質(zhì)量參差不齊等問題，限制了模型的訓(xùn)練和性能。

然而，AI for Science的興起為超導(dǎo)材料研究帶來了新的機(jī)遇。通過利用人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)模型，研究人員有望突破傳統(tǒng)方法的限制，加速超導(dǎo)材料的發(fā)現(xiàn)。

2. BETE-NET模型：高效預(yù)測電聲相互作用

研究人員開發(fā)的BETE-NET模型，通過巧妙地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合晶體結(jié)構(gòu)信息和位點(diǎn)投影的聲子態(tài)密度(PhDOS)信息，成功預(yù)測了金屬的電聲相互作用Eliashberg譜函數(shù)α2F(ω)，并將高Tc超導(dǎo)體搜索效率提高了5倍。該模型尤其擅長處理有限數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)量不足的情況下也能保持良好的預(yù)測精度。

BETE-NET模型的關(guān)鍵創(chuàng)新在于：1.提出了一種標(biāo)準(zhǔn)化選擇k和q網(wǎng)格的算法，提高了數(shù)據(jù)的均勻性和質(zhì)量；2.通過引入PhDOS信息，顯著提升了模型的預(yù)測性能；3.利用“雙重下降”現(xiàn)象，有效避免了模型過擬合。

3. 等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：材料領(lǐng)域的AlphaFold

文章還介紹了等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其能夠處理材料結(jié)構(gòu)的旋轉(zhuǎn)和平移不變性，成為材料領(lǐng)域AI for Science研究的主流。MatterGen模型等一系列基于等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型的出現(xiàn)，標(biāo)志著材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域正從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫篩選向根據(jù)需求直接生成新材料轉(zhuǎn)變，有望引領(lǐng)材料科學(xué)領(lǐng)域的新一輪。

4. 未來展望

BETE-NET模型的成功，以及等變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)的快速發(fā)展，為超導(dǎo)材料的研究和應(yīng)用帶來了新的希望。隨著AI技術(shù)與超導(dǎo)材料研究的深度融合，預(yù)計(jì)全球超導(dǎo)材料市場規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大。未來，AI技術(shù)將繼續(xù)推動(dòng)超導(dǎo)材料領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，并為能源、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域帶來變革性的影響。

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