Microsoft hat das MatterGen generative KI-Modell vorgestellt, das darauf abzielt, Ineffizienzen in der traditionellen Materialgestaltung zu beseitigen. CEO Satya Nadella kündigte das Modell auf Twitter an und hob dessen Potenzial hervor, neuartige anorganische Materialien mit spezifischen Eigenschaften zu schaffen, die in Bereichen wie Batterietechnologie und Kohlenstoffabscheidung anwendbar sind.
Veröffentlicht in der Fachzeitschrift Nature, kann MatterGen Materialien mit gezielten chemischen, mechanischen, elektronischen oder magnetischen Eigenschaften generieren und überwindet die Einschränkungen herkömmlicher Methoden, die stark auf Versuch-und-Irrtum-Experimenten basieren. Traditionelle Ansätze erfordern oft die Filterung von Millionen von Kandidaten, um geeignete Materialien zu finden, was MatterGen zu einem bedeutenden Fortschritt in der Materialwissenschaft macht.
Das Modell verwendet eine speziell für anorganische Materialien entwickelte Diffusionsarchitektur, die es ihm ermöglicht, periodische und dreidimensionale Strukturen zu verarbeiten. Es generiert stabile Materialien, indem es die Rauschreduktionsprozesse in Bildgenerierungsmodellen nachahmt, basierend auf einem Trainingsdatensatz von 600.000 stabilen Materialien aus autoritativen Datenbanken wie Materials Project und Alexandria.
Eine der Schlüsselmerkmale von MatterGen ist die bedingte Generierungsfähigkeit, die die gezielte Synthese von Materialien auf der Grundlage spezifizierter chemischer Zusammensetzungen oder Kristallsymmetrien ermöglicht. Diese Flexibilität unterstützt die Optimierung physikalischer Eigenschaften wie mechanische, elektronische und magnetische Merkmale.
Im Vergleich zu traditionellen Filtermethoden kann MatterGen kontinuierlich neuartige und stabile Kandidatenmaterialien generieren und erzielt mehr als die doppelte Ausgabe bestehender Methoden. Das Forschungsteam hat auch einen neuen strukturellen Abgleichungsalgorithmus entwickelt, der die Standards für Neuheit und Einzigartigkeit in der Materialgenerierung neu definiert.
In Zusammenarbeit mit dem Shenzhen Institute of Advanced Technology in China hat das MatterGen-Team erfolgreich ein neues Material, TaCr₂O₆, synthetisiert. Das geplante Modulziel betrug 200 GPa, und das gemessene Modul betrug 169 GPa, mit einer Fehlerquote von unter 20%, was die hohe Genauigkeit und Machbarkeit des Modells demonstriert. Diese Technologie verspricht Anwendungen in Batterie- und magnetischen Materialien und könnte die Gestaltung effizienter Solarzellmaterialien und kostengünstiger Energiespeicherlösungen beschleunigen, um globale Energie- und Umweltprobleme anzugehen.