在科技日新月异的今天，人工智能（AI）的强大能力让我们看到了许多惊人的创新。近日，《自然》杂志在11月30日发表了两项由AI驱动的研究，展示了一个名为GNoME（材料探索图形网络）的最新平台，该平台可以自行发现和合成新的无机化合物。这一突破性的技术进步，预示着未来科学研究和材料发展的无限可能。

　　GNoME平台通过大规模主动学习，提高了材料发现的效率。这个程序使用现有的科学文献进行训练，生成各种潜在的化合物候选结构，然后通过一系列不断的学习和改进，对这些结构进行优化。令人惊讶的是，GNoME发现了超过220万个稳定结构，并将结构稳定预测的精确性提高到80%以上。在预测成分时，每100次试验的精确度提高到33%，相比之下，此前的工作中该数字仅为1%。

　　在第二项研究中，美国加州大学伯克利分校的团队开发了一种自动实验室（A-Lab）系统。这个A-Lab系统是根据现有的科学文献进行训练的，然后结合主动学习，能够对拟定的化合物创造最多5个初始合成配方。随后，它可以使用机器臂执行试验，合成粉末形态的化合物。如果在实验过程中一个配方的产量低于50%，A-Lab会调整配方并继续实验，直到成功达到目标或穷尽所有可能的配方。在经过17天的连续实验后，A-Lab进行了355次实验，成功合成了58个拟合化合物中的41个（71%）。相比之下，人类研究员通常需要花费数月的时间去猜测和实验。

　　这两项研究展示了AI的训练方法结合了计算力的飞速发展和现有的科学文献，证明了使用学习算法辅助发现和合成无机化合物有着极其广阔的前景。未来的自主实验室将能够以最少的人力、最快的速度去发掘新材料。

　　这两项研究的发表无疑为科学界带来了巨大的震动。人工智能在材料科学领域的运用，已经超越了人类的极限。未来，我们有理由相信，AI将会在更多的领域大放异彩，引领科学发展的新潮流。

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