MatterGen

MatterGen是微软研究院推出的一种生成式AI工具,用于材料设计。它能够根据应用的设计要求直接生成具有特定化学、机械、电子或磁性属性的新型材料,为材料探索提供了新的范式。该工具的出现有望加速新型材料的研发进程,降低研发成本,并在电池、太阳能电池、CO2吸附剂等领域发挥重要作用。目前,MatterGen的源代码已在GitHub上开源,供公众使用和进一步开发。

需求人群:

"目标受众为材料科学家、研究人员以及相关领域的工程师。他们可以利用MatterGen快速探索新型材料,加速研发进程,降低实验成本,提高材料设计的效率和成功率。"

使用场景示例:

在寻找具有高体积模量的新型材料时,MatterGen能够持续生成符合条件的候选材料,而传统筛选方法则因已知候选耗尽而停滞。

通过与深圳先进技术研究院合作,MatterGen成功生成并实验合成了新型材料TaCr2O6,其实验测量的体积模量与设计规格相差不到20%。

MatterGen与MatterSim协同工作,形成一个加速新材料模拟和探索的飞轮,进一步提升材料研发效率。

产品特色:

利用扩散模型直接生成新型材料,而非筛选现有材料

可根据特定的设计要求,如化学成分、晶体对称性或材料属性,生成材料

在生成稳定、独特且新颖结构方面达到行业领先水平

能够处理材料中的成分无序现象,提供新的新颖性和独特性定义

通过实验合成验证了其生成材料的可行性

使用教程:

1. 访问MatterGen的GitHub页面,获取源代码及相关文档。

2. 根据研究需求,定义材料的设计要求,如化学成分、物理属性等。

3. 使用MatterGen模型,输入设计要求,生成相应的新型材料结构。

4. 对生成的材料结构进行分析和评估,筛选出符合预期的候选材料。

5. 进行实验合成验证,测试材料的实际性能,优化设计要求并迭代生成过程。

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