谷歌工作人员表示，它已经开发出一种人工智能模型，能够预测数百万种无机晶体结构，这些结构可能用于形成下一代微处理器、电池、太阳能电池板等。

例如，硅形成钻石立方晶体结构，我们相信你知道，它被用作计算机芯片中微小电子电路的基础。石墨烯由六边形晶格中的碳原子层组成，其热性能已被测试用于制造航天器的热管和热带。

科学家们致力于发现具有理想特性的未知晶体结构，用于对已知材料进行实验-让它们与不同的元素和分子反应-希望发生一些很酷的事情。试错法显然是复杂和耗时的，而且常常毫无结果。

随着计算机模拟的使用，情况有所改善，该模拟可以模拟新结构是否具有化学稳定性，并且值得在实验室中尝试制造。

据报道，这种计算方法已经发现了数万种潜在的晶体结构。谷歌的研究人员本周表示，他们已经开发出一种人工智能模型，该模型已经提出了220万种可能的晶体结构，并认为其中38万种候选材料可能足够稳定，可以用于未来的技术。

这个软件，昵称为GnoME，基于一个图形神经网络，该网络已经从69，000个已知晶体中获取数据进行了训练。给定一种新材料的原子结构或化学式，GNOME可以预测它的潜在性质，这样科学家就可以计算它的稳定性。如果这一切看起来都很有希望，那么它可能值得作为一种可行的材料来追求。

然而，从预测新的晶体结构到为未来的硬件创造材料，这是一个漫长的过程。

但人工智能和机器人技术的进步可以帮助科学家比以前更快地制造和测试材料。