新闻中心 
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04-02北大潘锋团队与合作者在《自然·通讯》发文，提出基于拓扑/图论结构化学与AI的自动化多相催化活性相探索框架电催化技术是实现可持续能源转化和碳减排的关键。然而，电催化反应的活性相结构受环境影响复杂多变，传统算法难以高效探索。北京大学深圳研究生院潘锋教授团队与厦门大学李...
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01-17Nature重磅：微软生成式AI材料设计工具，稳定性提升2倍，实验验证误差低于20%！AI赋能材料设计：微软MatterGen革新材料发现材料创新是科技进步的基石。从上世纪八十年代锂钴氧化物的发现到如今的锂离子电池技术，材料科学的每一次飞跃都深刻...
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12-24超三万种材料，近百万真实材料合成表征信息，LLM精准构建材料知识图谱MKG，登NeurIPS 2025利用大型语言模型构建材料科学知识图谱，加速材料发现编辑|ScienceAI材料科学知识图谱(MKG)整合了海量多源数据，以结构化知识的形式呈现复杂科学领域的数据...
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11-266.85亿次AI加速模拟，分析2万种材料，Meta发布催化剂数据集OCx24编辑|X_X近日，MetaFAIR与多伦多大学和VSParticle（荷兰纳米技术工程公司）合作，发布了开放催化剂实验2024（OCx24）数据集，该数据集包含...
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01-31微软使用AI加HPC分析3200万种新材料微软与太平洋西北国家实验室合作，利用AI与高性能计算（HPC）技术对3200种新型候选材料进行建模，以加速高效可充电电池材料的研发。该合作项目旨在支持微软未来的...
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12-04AI引领材料学革命！谷歌DeepMind最新研究在Nature发表，成功预测220万种全新材料只用一个AI，就获取了人类接近800年才能搞出来的知识成果！这是谷歌DeepMind新研究的一种材料发现工具，论文已经发表在Nature上。仅凭这个AI工具，他...
