微软MatterGen大模型突破材料设计准确率提升10倍

微软重磅推出专用于无机材料设计的创新大模型——MatterGen，凭借其基于扩散模型的先进架构，能够逐步优化原子类型、坐标及周期晶格，从而高效生成各类新型无机材料。这一突破性技术已在能源领域展现出巨大潜力，例如通过调整原子类型并引入具有特殊电子结构的过渡金属元素，MatterGen可精准确定其在晶格中的位置坐标，进而开发出独特微观结构的晶体晶格，显著提升锂离子电池的续航能力与使用寿命。相较于传统材料发现方法，MatterGen将生成稳定、独特且新颖材料的比例提高了两倍以上，并使生成结构距离其DFT局部能量最小值近十倍之多，为电动车、航空航天、电子芯片等高科技领域带来革命性助力。

对于无机材料设计这一专业领域，许多读者可能感到陌生。不妨用一个通俗易懂的比喻来解释：假设你想要建造一座房子，传统方法如同从现有设计图中挑选，难以满足个性化需求。而MatterGen则能让你直接定制五室一厅、健身房、电竞房、双卧室、主卧室及小花园，整体采用中式风格，墙壁装饰龙凤图案。MatterGen通过扩散过程将复杂的无机材料发现进行精细化分解，根据具体要求逐步探索和构建最合适的材料组合与结构布局。首先从原子类型入手，如同挑选不同质地的建筑材料；再精准确定原子在空间中的坐标位置，如同精心放置每一块砖石；最后构建出完美的周期晶格，搭建起稳固而独特的房屋框架。

微软MatterGen大模型突破材料设计准确率提升10倍

尽管许多网友对这一技术感到困惑，但不妨将其想象成与5岁孩童解释：AI正在改变一切，而MatterGen正是这一变革的先锋。它已发现惊人的超导体，通过提升计算性能进一步增强超导材料发现能力，形成良性循环。AI正在优化一切，关键的临界质量已达成。在电池单元添加剂领域，MatterGen可能引发革命性突破，这些添加剂近年来一直是该领域的研究热点。根据微软提供的图像，MatterGen也能帮助生产正极活性材料，堪称材料界的AlphaFold模型。感谢MatterGen已实现AGI，是时候让AI解决全球变暖问题了。

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MatterGen的架构核心在于扩散过程，灵感源自物理学中的扩散现象。在材料设计领域，这一过程被改编为从随机初始状态生成有序稳定的晶体结构。扩散过程始于一个无物理意义的随机初始结构，MatterGen通过迭代步骤逐步减少”噪声”，使其接近真实晶体结构。这一过程并非简单随机变化，而是严格遵循物理定律和材料科学原理。每一步迭代中，MatterGen都会微调原子类型、坐标和晶格参数，这些调整基于预定义的物理动机分布，确保考虑了晶体材料的实际物理特性，如原子间键长、键角及晶格对称性。坐标扩散尊重晶体周期边界，通过包裹正态分布调整原子位置；晶格扩散采用对称形式，确保生成晶格结构既稳定又具有物理意义。

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等变分数网络是MatterGen的另一关键组件，负责学习从扩散过程中恢复原始晶体结构。该网络基于等变性原理设计，这一物理原理指系统在旋转、平移等变换下保持某些性质不变。在晶体材料中，这意味着材料性质在相应操作下保持不变。等变分数网络通过学习数据中的模式，输出原子类型、坐标和晶格的等变分数，这些分数代表每个参数与理想晶体结构的偏差程度。网络通过计算这些分数，指导模型调整参数以减少结构噪声，使其更接近稳定晶体结构，这也是MatterGen提升准确率的重要原因之一。

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为增强模型灵活性，MatterGen加入了适配器模块，可针对不同下游任务进行微调，根据给定性质标签改变模型输出。适配器在模型每一层引入额外参数集，可根据任务特定性质标签进行调整。微调过程中，这些参数被优化以使模型生成结构更好地满足特定任务要求。这种设计不仅提高了模型适应性，还减少了微调所需的标记数据量。例如，设计新型电池材料时，模型需关注电导率和离子扩散率；设计催化剂时，则需关注表面活性和选择性。适配器模块使模型能够根据不同需求调整生成结构策略。

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