在人工智能技术飞速发展的今天，生成式AI模型已展现出令人惊叹的创造潜力。MIT研究人员最近开发的一项名为SCIGEN（Structural Constraint Integration in GENerative model）的技术，通过结构约束引导AI生成具有特殊量子特性的材料，为量子计算和材料科学领域带来了革命性的突破。
传统AI材料设计的局限性
近年来，谷歌、微软和Meta等科技巨头开发的生成式材料模型已经能够根据训练数据帮助研究人员设计数千万种新材料。然而，当涉及到设计具有特殊量子特性的材料时，如超导性或独特的磁性状态，这些模型往往力不从心。
量子自旋液体等可能彻底改变量子计算的材料类别，经过十年的研究，仅发现了十几种候选材料。这种瓶颈限制了技术突破的可能性，因为可用的基础材料太少。
SCIGEN技术的创新突破
MIT研究团队开发的SCIGEN技术解决了这一难题。该技术允许流行的生成式材料模型遵循特定的设计规则来创建具有量子特性的材料。这些规则或约束引导模型创建能够产生量子特性的独特结构。
"这些大公司生成的模型优化的是材料的稳定性，"MIT的Mingda Li教授表示，"我们的观点是，材料科学的进步通常不是这样的。我们不需要1000万种新材料来改变世界，我们只需要一种真正优秀的材料。"
结构约束的重要性
材料的特性由其结构决定，量子材料也不例外。某些原子结构比其他结构更有可能产生特殊的量子特性。例如，方形晶格可以作为高温超导体的平台，而被称为Kagome和Lieb的其他形状则可以支持可能对量子计算有用的材料。
为了帮助一类被称为扩散模型的流行生成式模型产生符合特定几何模式的材料，研究人员创建了SCIGEN。SCIGEN是一个计算机代码，确保扩散模型在每个迭代生成步骤中都遵循用户定义的约束。使用SCIGEN，用户可以在生成材料时为任何生成式AI扩散模型提供几何结构规则遵循。
阿基米德晶格的应用
为了测试SCIGEN，研究人员将其应用于一个名为DiffCSP的流行AI材料生成模型。他们让配备SCIGEN的模型生成具有独特几何模式（称为阿基米德晶格）的材料，这些是不同多边形的二维晶格平铺的集合。阿基米德晶格可以导致一系列量子现象，一直是许多研究的焦点。
"阿基米德晶格会产生量子自旋液体和所谓的平坦带，这些可以模拟稀土元素的性质而不需要稀土元素，因此它们极其重要，"Cheng表示，"其他阿基米德晶格材料具有可用于碳捕获和其他应用的大孔隙，所以这是一组特殊材料。在某些情况下，没有已知材料具有这种晶格，所以我认为找到适合这种晶格的第一种材料会非常有趣。"
该模型生成了超过1000万个具有阿基米德晶格的材料候选者。其中一百万种材料通过了稳定性筛选。然后，研究人员利用橡树岭国家实验室的超级计算机，从较小的26000种材料样本中运行详细模拟，以了解材料底层原子的行为。研究人员发现其中41%的结构具有磁性。
实际合成与验证
从该子集中，研究人员在Xie和Cava的实验室合成了两种先前未发现的化合物：TiPdBi和TiPbSb。随后的实验表明，AI模型的预测与实际材料的特性基本一致。
"我们希望通过融入这些已知能产生量子特性的结构来发现具有巨大潜在影响的新材料，"论文第一作者Okabe表示，"我们已经知道具有特定几何模式的材料很有趣，所以从它们开始是很自然的。"
加速材料突破
量子自旋液体可以通过实现稳定的、容错的量子比特来解锁量子计算，这些量子比特是量子操作的基础。但目前尚未确认任何量子自旋液体材料。Xie和Cava认为SCIGEN可以加速对这些材料的搜索。
"量子计算机材料和拓扑超导体的搜索很大，这些都与材料的几何模式有关，"Xie说，"但实验进展非常非常慢，"Cava补充道，"许多这些量子自旋液体材料都受到限制：它们必须在三角形晶格或Kagome晶格中。如果材料满足这些限制，量子研究人员会感到兴奋；这是一个必要但不充分的条件。因此，通过生成许多这样的材料，它立即为实验者提供了数百或数千个候选者，以加速量子计算机材料研究。"
未来展望
研究人员强调，实验仍然至关重要，以评估AI生成的材料是否可以合成，以及它们的实际特性与模型预测的比较程度。SCIGEN的未来工作可能会将额外的设计规则纳入生成模型，包括化学和功能约束。
"那些想要改变世界的人更关心材料的特性，而不是材料的稳定性和结构，"Okabe说，"使用我们的方法，稳定材料的比例会下降，但它为生成大量有前景的材料打开了大门。"
这项研究得到了美国能源部、国家能源研究科学计算中心、国家科学基金会和橡树岭国家实验室的部分支持。随着SCIGEN技术的不断完善，我们有理由相信，AI将在材料科学领域发挥越来越重要的作用，为人类带来更多突破性的发现和应用。
