无机材料逆合成效率飙升，韩国团队推出Retrieval-Retro，成果入选NeurIPS 2024

在所有测试场景中均超越了基线模型

原标题：无机材料逆合成效率飙升，韩国团队推出Retrieval-Retro，成果入选NeurIPS 2024
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：8484字

无机逆合成领域的AI

本文探讨了人工智能(AI)如何彻底改变无机材料合成领域，特别是逆合成规划方法的进步。

1. AI赋能无机材料合成

   传统无机材料合成高度依赖实验试错，效率低下。 文章以劳伦斯伯克利国家实验室的A-Lab平台为例，说明AI驱动的材料合成平台的成功和失败都具有重要意义，失败可以帮助AI改进对溶剂动力学的理解。中国科学技术大学俞书宏院士团队利用机器学习预测界面能差异，仅用三个月就实现了此前预计需要20年实验才能完成的半导体纳米线磁性材料“雕刻”。谷歌DeepMind的GNoME平台在17天内筛选出380种稳定无机晶体，其中52种得到实验验证。西北工业大学团队利用AI逆向推演出航天器陶瓷涂层“先构建微裂纹网络再填充愈合剂”的反直觉路径，显著提升了材料耐温性。这些案例表明AI正在引领无机材料合成领域的范式变革。

2. Retrieval-Retro：一种创新的逆合成规划方法

   首尔国立大学的研究人员提出了一种名为Retrieval-Retro的无机逆合成规划方法，该方法结合了热力学关系和注意力机制，通过两个检索器（掩码前驱体补全检索器MPC和神经反应能检索器NRE）以及自注意力和交叉注意力机制，从大量的材料科学论文中提取前驱体信息，高效识别和提取前驱体信息，从而加速材料的发现和合成。实验结果表明，Retrieval-Retro在各种场景下均超越了基线模型，尤其是在按年划分的设置中性能提升更为显著。

3. 无机逆合成面临的挑战和未来展望

   文章指出，尽管AI在无机逆合成领域取得了显著进展，但仍面临挑战。无机化合物的复杂成键机制、多相界面演变与亚稳态相竞争、计算化学方法精度不足等因素，使得无机逆合成研究仍高度依赖实验试错。 未来，AI需要进一步学习人类化学家的思维方式，才能更加精准地进行材料设计。文章还展望了AI在无机逆合成领域的未来发展，例如利用量子计算、张量网络、量子退火算法等先进技术，探索新的材料合成路径，并重新定义人类对物质世界的认知。

4. AI与人类的协同进化

   文章强调，AI并非机器取代人类，而是人机协同进化。AI提供了新的工具和视角，帮助人类更深入地理解和探索物质世界，推动无机材料合成领域从经验技艺向基于科学原理的理性设计转变。 AI的加入，为人类打开了一扇通往“后人类材料学”时代的大门。

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