Eng

Санкт-Петербург - 8 (812) 441-38-80
Москва - 8 (499) 922-88-96
Регионы - 8 (800) 775-23-57

info@lenreactiv.ru
Санкт-Петербург, 6-й Предпортовый проезд, дом 8, литера Ж
Главная/ Новости химии - наука, технологии и производство/ Методы машинного обучения для открытия материалов

Методы машинного обучения для открытия материалов

Методы машинного обучения для открытия материалов

 

Вслед за AlphaFold2 DeepMind представила графовую нейросеть GNoME (graph networks for materials exploration) для предсказания кристаллических структуры материалов и их стабильности.

Всего было найдено 2.2 млн новых материалов, 380к из которых предсказаны как стабильные.

Все новые предсказанные материалы добавляются в базу The Materials Project — платформу об известных и прогнозируемых материалах.

На этой платформе с помощью удобного интерфейса можно изучать предсказанные материалы, а также получать информацию из этой базы данных с помощью API на Python.

 

С полным текстом работы можно ознакомиться в журнале Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9