據(jù)外媒報道，由康奈爾大學(xué)（Cornell）領(lǐng)導(dǎo)的研究小組，利用所開發(fā)的人工智能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)一種材料，有望制造更高效燃料電池。該系統(tǒng)依賴于眾多算法機器人程序，每個執(zhí)行不同的任務(wù)，篩選成百上千的元素組合，創(chuàng)建相位圖，即原子之間的排列，人類可以據(jù)此確定哪些是可以使用的新材料。

 

       康奈爾大學(xué)計算科學(xué)教授、主要研究人員Carla Gomes教授表示：“問題迫使我們開發(fā)全新的方法，真正推進人工智能前沿領(lǐng)域，獲得物理上有意義的解決方案。”當(dāng)時，研究人員正在尋找一種催化劑，以改進汽車燃料電池。這種催化劑能讓汽車用甲醇替代難以儲存的氫，甲醇的效率可能要高得多。

 

       加州理工學(xué)院的研究員John Gregoire博士表示：“但是，我們已知的材料中，都不能充當(dāng)有效的甲醇氧化催化劑，因此需要一種新材料。想要找到可行的催化劑，需要對元素周期表上的所有元素進行組合，這個數(shù)量太大了，不能做傳統(tǒng)實驗。”

 

       研究人員還需要了解材料的晶體結(jié)構(gòu)或相結(jié)構(gòu)，因為固體可能具有多種相結(jié)構(gòu)，而每一種結(jié)構(gòu)作為催化劑的行為都不同。“人類可以解決包含兩個元素的簡單合成系統(tǒng)的相位圖，”Gregoire說，“但是，超過兩個元素時，人類需要處理的信息太多，因此需要人工智能的幫助。然而，現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)方法并不適合嚴(yán)苛的科學(xué)研究。因為解決方案不僅必須是可信的，而且必須遵守物理和化學(xué)定律。“

 

       為了迎接這一挑戰(zhàn)，Gomes和同事開發(fā)名為“晶體”（CRYSTAL）的系統(tǒng)，用于晶體相位映射。該系統(tǒng)包括多個機器人程序，分別負(fù)責(zé)問題的不同部分，預(yù)測各種組合的相位結(jié)構(gòu)，并確保這些預(yù)測符合熱力學(xué)規(guī)則。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常學(xué)習(xí)使用大量帶注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)解決問題。例如，通過標(biāo)記為“狗”或“貓”的圖像集訓(xùn)練區(qū)分狗和貓的算法。但是，在此次研究中，沒有現(xiàn)成的標(biāo)記數(shù)據(jù)，因此，CRYSTAL需要能夠從無標(biāo)記數(shù)據(jù)中得出推論，這一過程被稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。“對于單一系統(tǒng)來說，這將是壓倒性的，是不可能實現(xiàn)的。”Gomes 說，“但是，如果我們靈活地將多代理系統(tǒng)集中在一起，就能夠快速找到解決方案，并滿足所有的條件。“Gomes稱，CRYSTAL的靈感部分來自IBM沃森超級計算機。

 

       通過CRYSTAL系統(tǒng)，研究人員識別出一種獨特的催化劑，它由三種元素結(jié)晶成一定的結(jié)構(gòu)，對甲醇氧化有效，可以用于基于甲醇的燃料電池。Gregoire表示:“這一重要發(fā)現(xiàn)，挑戰(zhàn)我們對催化的理解，也是設(shè)計下一代催化劑的重要研究方向。”