Facebook和卡内基梅隆大学宣布，他们正在尝试利用人工智能寻找新的“电催化剂”。电催化剂可用于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，当今的电催化剂既稀有又昂贵，寻找新的电催化剂并不容易。目前，研究人员每年可以测试数万种潜在催化剂，但Facebook和卡内基梅隆大学相信，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。这家社交媒体巨头和该大学周三发布了一些他们自己的人工智能软件“模型”，可以帮助寻找新的催化剂，但他们希望其他科学家能够试一试。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，其中包含有关科学家可用于创建新软件的潜在催化剂的信息。Facebook表示，OpenCatalyst2020数据集需要7000万小时的计算时间才能生成。该数据集包括对100万种可能的催化剂的“松弛”计算以及补充计算。弛豫是催化领域广泛使用的一种测量方法。计算松弛的目的是了解某种元素组合是否可以成为良好的催化剂。每个弛豫计算模拟不同元素的原子如何相互作用，科学家平均需要大约八个小时来计算，但Facebook表示人工智能软件有可能在一秒钟内完成相同的计算。近年来，Facebook、谷歌等科技巨头尝试利用人工智能在多个领域加速科学计算和观察。例如，谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能实验室DeepMind开发的人工智能软件可以比人类研究人员更快、更准确地发现乳房X线照片中的肿瘤。
