SimoneGNoME（AI驱动的平台）
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GNoME（材料探索图形网络）是由Google DeepMind于2023年发布的AI驱动材料探索平台，其外文全称为Graph Networks for Materials Exploration。该平台基于图神经网络（GNN）模型，通过结构管道与成分管道的双架构设计，结合密度泛函理论（DFT）验证，预测出220万种新型晶体结构，其中38万种具备稳定结构，将已知稳定材料数量从4.8万种提升至42.1万种 。预测数据已整合至材料项目开放数据库，供全球研究人员使用 。
GNoME的工作流程包含候选结构生成、随机探索、DFT计算评估及主动学习优化等步骤，稳定性预测准确率达80% 。平台数据被劳伦斯伯克利国家实验室A-Lab用于自主材料合成实验，截至2023年底已有736种新材料通过物理实验验证 。研究成果发表于《自然》期刊，应用方向涵盖锂电池、太阳能电池等绿色技术领域 。
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