它的目标是通过机器学习和深度学习技术，推动新材料的研发。在这次研究中，GNoME利用最新的深度学习技术，训练了一个能够预测新材料性质的AI模型。这个模型在接收到一定的材料参数后，能够快速计算出这些材料的性质，并预测出它们可能的应用。

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在这次研究中，GNoME仅用了17天的时间，就成功预测出了41种新材料的性质。这些新材料包括了高导电材料、高强度合金、高效能电池材料等，它们的应用领域涵盖了能源、交通、通信等多个重要领域。

这项成果的意义重大。首先，它大大提高了新材料的研发效率。传统的新材料研发过程通常需要数月甚至数年的时间，而且还需要大量的实验和试错。而GNoME的出现，使得这个过程大大缩短，大大提高了研发效率。

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其次，GNoME的精确性也远超人类。在传统的研发过程中，由于受到人类知识和经验的限制，往往难以准确预测新材料的性质。