一、微軟【科學(xué)背景】
設(shè)計具有所需性能的最新功能材料對于推動能源儲存、催化和碳捕獲等領(lǐng)域的生成式技術(shù)進步至關(guān)重要。然而，料設(shè)料牛傳統(tǒng)的計工具材材料發(fā)現(xiàn)方法依賴實驗和研究者的直覺，候選材料的微軟測試范圍有限，迭代周期較長。最新近年來，生成式高通量篩選、料設(shè)料牛開放材料數(shù)據(jù)庫、計工具材基于機器學(xué)習(xí)的微軟屬性預(yù)測器和機器學(xué)習(xí)力場等技術(shù)的進步，使得篩選數(shù)十萬種材料成為可能。最新生成模型通過直接生成具有所需目標屬性的生成式新材料，為材料設(shè)計提供了新的料設(shè)料牛范式，但目前的計工具材方法在提出穩(wěn)定晶體方面成功率較低，或只能滿足有限的屬性需求。
二、【創(chuàng)新成果】
基于以上難題，微軟人工智能科學(xué)研究院謝天博士和Ryota Tomioka博士等人合作，在Nature發(fā)表了題為“A generative model for inorganic materials design”的論文，報道開發(fā)了一種名為MatterGen的模型，這是一種能在元素周期表中生成穩(wěn)定、多樣化無機材料的模型，并支持進一步微調(diào)，以引導(dǎo)生成過程達到廣泛的性能需求。與之前的生成模型相比，MatterGen生成的結(jié)構(gòu)新穎穩(wěn)定的可能性提升了一倍，生成接近局部能量最小值結(jié)構(gòu)的可能性提高了10倍多。經(jīng)過微調(diào)，MatterGen成功地生產(chǎn)出具有所需化學(xué)、對稱性以及機械、電子和磁性的穩(wěn)定新型材料。作為概念驗證，研究人員合成一個生成的結(jié)構(gòu)，并測量其屬性值，結(jié)果與其目標值的偏差在20%范圍內(nèi)。研究人員認為，MatterGen在生成材料的質(zhì)量和功能廣度代表了材料設(shè)計創(chuàng)建基礎(chǔ)生成模型的重大進步。
圖1 ?使用MatterGen進行無機材料設(shè)計???2025?Springer Nature
圖2 ?生成穩(wěn)定、獨特和新穎的無機材料 ??2025?Springer Nature
圖3 ?在目標化學(xué)系統(tǒng)中生成材料 ??2025?Springer Nature
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圖4 ?設(shè)計具有目標磁性、電子和機械性能的材料 ??2025?Springer Nature
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圖5 ?低供應(yīng)鏈風(fēng)險磁體的設(shè)計???2025?Springer Nature
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圖6??生成結(jié)構(gòu)的實驗驗證 ??2025?Springer Nature
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三、【科學(xué)啟迪】
生成模型在逆向設(shè)計中展現(xiàn)出巨大潛力，但生成穩(wěn)定晶體材料的 3D 結(jié)構(gòu)因其周期性和原子間復(fù)雜相互作用而具有挑戰(zhàn)性。MatterGen 的提出標志著材料設(shè)計領(lǐng)域的一次重大突破。通過引入定制化的擴散過程和適配器模塊，MatterGen 能夠生成穩(wěn)定、多樣且滿足多種屬性約束的無機材料。實驗結(jié)果表明，MatterGen 在生成穩(wěn)定性和多樣性方面顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法，并且能夠通過微調(diào)滿足廣泛的屬性約束。MatterGen 的能力和生成質(zhì)量代表了材料生成模型的重要突破，未來可擴展至更廣材料類別及復(fù)雜屬性，助力解決固氮、碳捕獲等難題，推動材料設(shè)計的全面革新。
原文詳情：?A generative model for inorganic materials design?(Nature 2025, DOI: 10.1038/s41586-025-08628-5)
本文由賽恩斯供稿。
