Facebook与卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)合作，利用人工智能寻找新的“电催化剂”，帮助储存来自可再生能源的电力

脸书和卡内基梅隆大学宣布，他们正试图利用人工智能来寻找新的电催化剂。

电催化剂可以用来将多余的太阳能和风能转化为其他更容易储存的燃料。然而，今天的'；是稀有的和昂贵的，而且找到新的并不是一件容易的事。

研究人员目前每年可以测试数以万计的潜在催化剂，但Facebook和Carniegie Mellon相信，在人工智能的帮助下，他们可以将催化剂的数量增加到数百万，甚至数十亿。

Facebook和卡内基梅隆大学宣布，他们正试图利用人工智能(AI)来寻找新的电催化剂，以帮助储存可再生能源产生的电力。

电催化剂可以用来将多余的太阳能和风能转化为其他更容易储存的燃料，如氢和乙醇。然而，今天的电催化剂稀有而昂贵，铂就是一个很好的例子，而且找到新的催化剂并不容易，因为有数十亿种元素可以组合起来制造它们。

催化界的研究人员目前每年可以测试数以万计的潜在催化剂，但Facebook和Carniegie Mellon相信，在人工智能的帮助下，他们可以将催化剂的数量增加到数百万，甚至数十亿。

周三，这家社交媒体巨头和这所大学发布了他们自己的一些人工智能软件模型，这些模型可以帮助寻找新的催化剂，但他们希望其他科学家也能尝试一下。

为了支持这些科学家，Facebook和卡内基梅隆大学发布了一个数据集，其中包含科学家可以用来创建新软件的潜在催化剂的信息。

Facebook表示，Open Catalyst 2020的数据集需要7000万小时的计算时间才能产生。该数据集包括对一百万种可能的催化剂的松弛计算以及补充计算。

弛豫是催化中广泛使用的一种测量方法，它通过计算来判断某一特定的元素组合是否会成为好的催化剂。

每一次松弛计算都会模拟来自不同元素的原子如何相互作用，科学家们平均需要大约8个小时才能计算出来，但Facebook表示，人工智能软件有可能在不到一秒的时间内完成同样的计算。

Facebook人工智能研究中心(Facebook AI Research)的研究科学家拉里·齐尼克(Larry Zitnick)在宣布这一消息之前的一次电话会议上表示，如果你研究催化，那将极大地改变你的工作方式和研究方式。

近年来，Facebook和谷歌等科技巨头试图使用人工智能来加快多个领域的科学计算和观测。

例如，谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能实验室DeepMind开发了能够比人类研究人员更快、更准确地在乳房X光照片中发现肿瘤的人工智能软件。