MatterGen代表的是什么
Microsoft推出的创新工具MaterGen专为设计无机材料而开发。通过一个独特的扩散过程，该模型逐步精炼原子类型、位置及周期性晶格结构，从而生成跨越整个元素周期表的不同稳定和多样化的无机化合物。MatterGen具备调整能力以适应各种性能要求，包括但不限于化学成分、对称性质、磁特性以及电子与机械属性等。相较于过去的材料设计模型，MatterGen在创造独特且新颖的稳定物质方面表现出色，并能生成接近DFT局部能量最小值的设计方案。此外，在限定的DFT计算资源下，该工具能够识别出更多符合极端性能要求的新颖材料组合。
MatterGen的核心特性
- 制造出既稳定又多样的无机物质遍历周期表以创造多种无机物质，并确保所创物质具备卓越的稳定度、独特的特性和创新性。
- 符合多种性能要求通过精细调整，设计出符合预定化学成分、对称性质、磁学特性以及电学和力学性能要求的新材料，比如具有高强度磁场特性的磁材、具备特定能隙宽度的半导体材质及拥有较大体积弹性模数的超强硬度物质等。
- 反向工程材料研发通过依据特定性能要求直接设计材料结构，这种方法超越了传统的从现有材料中挑选的方法，显著提升了发现新材的速度和效率。
MatterGen的核心技术机制
- 传播模型利用扩散模型来创造晶体物质。这一模型通过逆转一个已知的损坏步骤生成样本，这个步骤是借助于训练出的分数网络完成的。在处理晶体材料时，设计了一种专门考虑到其特有的周期性和对称性的扩散过程，该过程分别针对原子种类、位置和周期性晶格实施破坏与净化操作。
- 分数型神经网络通过预先训练的等变分数神经网络，在大规模稳定的材料结构数据库上同步净化原子种类、位置及晶体格点信息。该网络生成的等变分量直接应用于降噪处理，并且不必从样本中学得对称特性。
- 兼容组件通过集成适应性组件，并利用带有效能标识的新数据集来优化评分模型。这些适应性组件作为可以调节的部分被嵌入到基本架构的每一层级中，能够依据指定的效能标识调整模型的结果，从而指导生成符合特定效能要求的内容。
- 资料集合通过使用综合性的大数据集合Alex-MP-20来进行预先训练，这一集合涵盖了来自Materials Project与Alexandria数据库中再计算得出的共计607,683种稳定的物质结构。
MatterGen项目的所在位置
- 官方网站ของโปรเจค访问此链接以了解关于MatterGen的最新研究更新和详情: https://www.microsoft.com/zh-cn/research/blog/mattergen
- 科技文章这篇文章可以在自然杂志的网站上找到，其DOI路径为s41586-025-08628-5。
MatterGen的使用情境
- 电力储存应用于开发创新电池材料，例如具有高比能的锂离子电池正极物质及高效固体电解质，以增强电池的能量与功率密度。
- 促进反应研制具有高度选择性的催化剂，应用于石油化工与精细化工领域中目标化学品的制造，并服务于环保催化的汽车排放净化过程，以提升化学反应效能并增强其对环境的友善程度。
- 二氧化碳捕捉技术开发能够有效吸收二氧化碳及将其转换成有价值化学物质的催化剂材料，以促进碳资源的循环使用，并对环保事业提供支持。
- 电子信息物料开发先进的半导体材料与高效率磁性材料，并将其应用于制作高端电子组件中，从而促进电子科技的进步。
- 极硬材质用于制造切割器具及耐磨损保护层的超高硬度材质的研发，旨在增强机械设备零件的耐用度与防腐蚀性能，在航空、航天以及汽车行业等多个领域得到应用。
