AI革新未來材料探索：開啟科技新紀元

從青銅時代到工業革命，乃至於更久遠的時間，新材料的發現與發展一直是人類歷史的推動力。這些嶄新的材料助力科技進步，塑造了不同的文明。如今，我們正站在一個新時代的起點，人工智慧（AI）似乎正處於一個絕佳的位置，能夠徹底改變有用材料的探索方式，這預示著材料的研究、創造與測試方法將會發生根本性的變化。

在古代，人類文明透過對自然資源的嘗試，來創造工具和手工藝品。西元前4000年中期的青銅時代，是一個重要的里程碑。青銅，這種銅與錫的合金，促使更堅固的工具和武器得以發展，也推動了農業和建築業的進步。青銅常被視為人類創造的第一種「新材料」，我們將不同的元素組合，創造出了具有比單一成分更好特性和獨特品質的新事物。西元前3500年左右，古代美索不達米亞發明玻璃，這又是一個劃時代的時刻。

時間快轉到20世紀，塑膠聚合物、陶瓷和超導體的發現開啟了科技的新領域。陶瓷以其耐用性和耐熱性著稱，成為從航太到電子等各行業的重要材料。超導體，這種能夠零電阻導電的材料，已經應用於磁浮列車、粒子加速器和醫療裝置中。

以往，尋找能夠推動下一波突破性科技發展的新材料，是一個漫長且昂貴的過程。這是因為許多材料在原子和分子層面具有複雜性，傳統方法基本上是基於試錯法，需要專業的裝置和資源。材料發現過程中固有的不確定性和風險，進一步加劇了過程的複雜性和時間長度。然而，AI的進步，包括其中稱為機器學習的分支，正開始改變整個局面，實現更高效和有針對性的方法。在機器學習中，稱為演演算法的數學規則可以從資料中學習，在無需人類幹預的情況下改進任務執行能力。

主要的轉變在於一種基於「生成式」AI系統的新方法論，這種系統可以創造新內容。現在，只要給定所需的特性和限制條件，AI系統就能直接生成新的材料。本月初，微軟的一個團隊在《自然》雜誌上發表了一篇論文，介紹了一對用於設計無機材料（非以碳元素為基礎的材料）的AI工具。

這兩個工具在材料發現中起到互補的作用，它們分別是MatterGen和MatterSim。前者創造新的候選材料，後者則對這些材料進行篩選和驗證，以確保它們能夠在現實世界中被製造出來。透過MatterGen可以融入的特定所需特性，包括特定的對稱性，以及機械、電子和磁性特性。與主要依靠直覺（以及大量繁瑣的實驗）的傳統方法不同，MatterGen能夠在極短的時間內生成數千種具有特定所需特性的潛在材料。

這種由AI主導的方法加速了材料設計的初始階段，讓研究人員能夠探索更廣泛的可能性，並聚焦於最有前景的候選材料。MatterSim則運用嚴格的電腦分析，預測這些擬議材料的穩定性和可行性。這種預測能力有助於從理論上的可能性中篩選出實際可行的材料，確保只有穩定的材料能夠進入發現過程的下一階段。

此時，我們可能會好奇，透過這個過程識別出的新材料是什麼樣子？MatterSim主要聚焦於晶體，或者更準確地說，是具有特定原子排列的獨特晶體結構。這些結構經過精心設計，以滿足精確的特性限制，使其適用於各種應用，包括高能電池、柔性電子裝置、顯示器、太陽能板或先進的醫療植入物。

然而，微軟的這對強力工具並非獨一無二。谷歌DeepMind的用於材料探索的圖形網路（Gnome）是另一個有望大幅加速發現過程的工具。Gnome採用了一種受人腦啟發的AI形式，稱為深度學習，它可以預測新材料的穩定性，顯著縮短探索和發現階段。在2023年發表的一篇論文中，谷歌DeepMind的研究人員證明，他們的AI模型能夠識別220萬種新的穩定材料，其中約736種已經透過實驗實現，這比以前的方法增加了十倍。這些材料中有許多是人類化學家以前未知的，它們在清潔能源、電子等領域具有潛在的應用價值。

儘管谷歌的Gnome和微軟的MatterGen都是基於AI的工具，但它們的方法有所不同，在某些方面提供了互補的方法論。Gnome透過對現有結構進行變化來預測新材料的穩定性，並專注於識別穩定的晶體材料。而MatterGen則採用生成式AI模型，根據特定的設計要求直接設計新的材料，它透過改變元素、位置和週期晶格（三維的重複結構）來創造材料結構。

AI驅動的材料發現意義重大，它有可能在能源儲存和環境永續性等領域帶來創新。例如，最有前景的應用之一是新型電池的開發。隨著全球向可再生能源轉型，對高效、長壽命電池的需求不斷增長，且這種趨勢將會持續。AI工具可以幫助研究人員設計和識別能夠支援更高能量密度、更快充電時間和更長使用壽命的新材料。

除了能源儲存，新材料還可用於設計新型醫療裝置、植入物，甚至藥物傳遞系統，這可能改善患者的治療效果，推進醫學治療的發展。在航太領域，輕質、耐用的材料可以提高飛機和太空船的效能和安全性。與此同時，用於水淨化、碳捕獲和廢物管理的新材料，可以解決迫在眉睫的環境挑戰。