大约52,000个新的稳定结构类似于石墨烯的层状性质，可能在量子超级计算机和核聚变反应堆的先进超导体的开发中发挥重要作用。

在不到一年的时间里，谷歌的DeepMind部门已经成功发现了381,000种稳定的材料，这些材料可以通过一种名为材料探索图网络(GNoME)的高级训练人工智能模型使许多领域受益。这实际上只是模型预测的220万个晶体结构的一小部分。

人工智能使用美国劳伦斯伯克利国家实验室过去十年通过材料项目收集的数据进行训练。理论上，这381,000个稳定结构可以在超导体、量子超级计算机、电动汽车和电池的加速发展中发挥关键作用，但所有这些材料首先需要合成才能测试其效率。

迄今为止，独立实验仅合成并证明了其中736种材料的稳定性。然而，DeepMind研究人员愿意立即发布所有材料的数据并公开AI模型，从而加快其余结构的合成过程。

最有前途的结构似乎包含在52,000种类似于石墨烯层状性质的化合物中。据说这些是新型超导体的理想候选材料，可用于核磁共振扫描仪、量子计算机和核聚变反应堆。此外，AI模型还发现了528种替代锂离子导体，可用于提高电动汽车电池效率。