1月20日消息，微软研究院AI for Science团队开发了MatterGen，一种基于生成式AI的材料设计工具，能够直接根据设计需求生成新材料，从而大幅提升材料发现的效率。

该研究以「A generative model for inorganic materials design」为题，于2025年1月16日发布在《Nature》。

MatterGen是一种基于扩散模型（Diffusion Model）的生成模型，专门用于设计跨元素周期表的晶体材料。扩散模型通过逆转固定的噪声过程生成样本，而晶体材料由于其周期性和对称性，需要定制化的扩散过程。MatterGen通过逐步细化原子类型、坐标和周期性晶格来生成晶体结构。

据论文介绍，相比传统的发现方法，MatterGen能将生成稳定、独特且新颖材料的比例提高2倍以上，并使生成结构距离其DFT局部能量最小值（即准确性）提高近10倍之多。这些提升，对电动车、航空航天、电子芯片等高科技领域潜力巨大。