今年諾貝爾獎高度認可人工智能對科技創新的巨大推動作用。諾貝爾物理學獎和化學獎均授予與AI領域相關的科學家，進一步認證AI在現代科研中的不可或缺。香港嶺南大學跨學科學院肖航教授和陳曦教授團隊也是將先進人工智能技術應用於新材料預測的重要推動力量。

    陳曦教授團隊在該領域先後取得一系列成果，預測包括新型二維材料、低溫室效應影響材料、催化劑、二氧化碳捕集材料、OLED材料、熱電材料、固態電解質和電極等新材料，受到了學界的廣泛關注。

    今年8月，肖航和陳曦帶領的團隊推出新材料設計的革命性工具MatterGPT，專門用於設計具有特定性質新材料的大語言模型，以解決固態材料逆向設計中的關鍵難題。

    MatterGPT基於先進的GPT2語言模型，結合嶺大團隊創新提出的「晶體語言」SLICES（簡化線輸入晶體編碼系統），實現了從目標性能反推晶體結構的突破。SLICES是首個可逆且不變的晶體表示法，能夠能夠對晶體結構進行編碼和解碼，精準捕捉材料的本質特徵。SLICES克服了傳統晶體結構表示法的局限，使得MatterGPT能夠像AlphaFold2從氨基酸序列預測蛋白質結構一樣，從目標性能反推晶體結構，在材料結構-性能空間中精準構建出具有特定性質的新材料。通過這一工具，研究人員可以在廣闊的化學空間中高效地設計出符合特定需求的新材料，大幅提升設計效率。

    自發布以來，MatterGPT作為開源大語言模型，已經在材料科學界引發高度關注。與傳統的正向設計方法（如高通量篩選和晶體結構預測）相比，MatterGPT展現出顯著優勢。它能夠精準地生成具有特定帶隙和形成能的新材料，大幅提高了新材料設計的精準度和效率。

    嶺大表示，MatterGPT的發布是新材料設計領域的里程碑，有望為多個關鍵技術領域帶來突破性進展，包括應對氣候變化、實現碳中和、推進儲能系統開發、以及推動電子和半導體產業的創新發展。

    陳曦表示：「我們的研究成果不僅獲得了學界的廣泛認可，還已經在多個行業得到了實際應用。已有公司利用我們的新材料預測平台加速OLED材料研發。在碳中和領域，我們的方法已經被用於加速儲能和二氧化碳捕集材料的開發。」

    秉持開放科學的理念，嶺大已將MatterGPT和SLICES作為開源項目發布，旨在促進全球科研協作。肖航和陳曦闡述他們的願景：「我們正在構建一個從晶體語言到材料大模型，再到新型功能材料定向設計的完整創新鏈，打造一個開放協作的AI材料科學生態系統。通過開源SLICES和MatterGPT平台，我們邀請全球科學家共同使用和完善這些工具，加速功能材料的創新與發展。」（記者 楊琪）