Facebook将利用人工智能来改善可再生能源的存储

Facebook与卡内基梅隆大学联手，开启了一场利用人工智能探寻新型“电催化剂”的革新之旅。电催化剂的作用在于将丰富的太阳能与风能转化为更易储存的燃料，这在能源转换领域具有重大意义。现有的电催化剂既稀有又昂贵，寻找新的、高效的电催化剂一直是科研的难题。

传统的科研模式下，研究人员每年能测试的潜在催化剂数量有限。但现在，借助Facebook与卡内基梅隆的智慧结晶，他们有望借助人工智能的力量将这一数字提升至数百万乃至数十亿。这项技术的潜力之大，令人振奋。

周三，这两家单位发布了全新的人工智能软件“模型”，这些模型就像是催化剂领域的探秘导航器，帮助科学家寻找新的催化剂。为了让更多的科学家能够参与到这场科研盛宴中来，Facebook和卡内基梅隆大学还公开了一组数据集，其中包含可用于创建新软件的潜在催化剂信息。这些数据的处理与计算需要耗费高达7000万小时的计算时间，这就是规模庞大的“开放催化剂2020”数据集。

在这组数据集中，有一个重要的概念叫做“松弛度”。它是催化领域的一种关键测量方法，用于判断某种元素的特定组合是否具备成为优秀催化剂的潜力。每一个松弛度的计算，都模拟了不同元素原子间的互动，通常需要科学家花费约8小时的时间来完成。Facebook表示，他们的AI软件有可能在短短一秒钟内完成同样的任务，这无疑大大提高了科研效率。

随着科技的飞速发展，Facebook和谷歌等科技巨头正在利用人工智能加速多个领域的科学计算和观测速度。比如谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind实验室所研发的人工智能软件，已经在乳房X光照片中快速准确地发现了肿瘤的存在。我们相信人工智能在科研领域的潜力远不止于此，未来的科技革新将更加令人期待。