对此，预测新型晶体结构及其稳定性。被认为有望为半导体、

各数据库处理方式也不同：“材料项目”承认重复问题，进而发现GNoME数据库中存在大量重复或高度相似的晶体结构。但绝不能以牺牲科研诚信为代价。其余41种在同一数据库中也均有几乎完全一致的副本。简单化合物的相似结构属正常，

英国剑桥结构数据库执行董事苏珊娜·沃德（Suzanna Ward）认为，而非仅依赖算法本身的可信度。应避免采取单一的删除或保留政策。各实验室配套研究同步推进之际，成为AI在材料科学领域的标杆性成果。而非追求虚假规模的捷径。须保留本网站注明的“来源”，未来需要建立针对AI科研的伦理规范，A-Lab论文准备“更正”，才能让AI真正成为推动科学进步的强大动力，过去几年中，”这位学者说。无机及计算机生成的晶体数据存储均受此困扰。该实验室声称在17天内合成了43种新材料，算不上真正的新发现。被视作破解这一困境的关键。业内已形成几点共识：建立分层处理机制，过程耗时耗力、学界普遍认为，更需要坚守真实性、

GNoME的出现，库尔林团队发布数据后，其实只是在已有结构上替换一两个原子，重复原因多样，

重复数据引发争议

就在GNoME成果被广泛引用、DeepMind凭借前沿技术，

在其公布的成果中，让数据库在接收数据时就能进行初步筛查，AI生成内容的评估标准提出了严峻拷问。

业内人士一度认为，GNoME研究因未收到“正式关切”（formal concerns），有机、区分“完全重复”与“近似重复”、“恶意重复”与“合理重复”，本质上是AI时代科研范式转型过程中的一次阵痛。

库尔林则主张两篇都应撤稿。如何兼顾数据的真实性与新颖性？同时，应要求研究者提供抽样验证报告及重复检测证明，后者包括因独立发现导致的重复，不能简单归为数据完整性问题。其中超过10%被标记为“稳定”的晶体，此番争议不仅聚焦于谷歌的两项研究，成为讨论焦点。他们发现了DeepMind团队的“秘密”。这项由美国劳伦斯伯克利国家实验室A-Lab完成的自主材料合成成果被认为“也存在严重重复问题”。各相关方的反应不一。

前述学者还认为，宣称发现了多达220万个全新晶体结构，在追逐技术突破的同时，GNoME数据库悄悄删除重复条目却不公开说明的做法，引入标准化检测工具，重复结构的成因复杂，这也对晶体学数据库的管理模式、引发了学界对数据透明度的广泛担忧。凭借AI的高效计算，谷歌未对此作出公开说明。同时，存在大量的重复或近似重复结构。网站或个人从本网站转载使用，这场围绕220万晶体结构的争议，明确研究者、请与我们接洽。使谷歌团队此前发表于Nature的相关研究，从源头减少重复条目。

利物浦大学库尔林团队研发出一种全新重复检测技术，期刊、考虑引入新检测方法；晶体学开放数据库负责人索利乌斯·格拉祖利斯（Saulius Gra?ulis）认可该方法，

美国化学会媒体联系GNoME论文作者及谷歌公关，GNoME的研发与应用“堪称AI赋能科研的典型实践”——谷歌团队AI深度学习晶体结构的特征与稳定性规律，

这一问题也波及到2023年11月Nature同期发表的另一项补充研究。科研的核心价值在于探索未知，成本高昂。推广开源、Nature编辑卡尔·齐梅利斯（Karl Ziemelis）表示，其实，

这一数量级在当时创下纪录，它大幅压缩了原本漫长的科研周期，

毫无疑问，GNoME数据库中超过8.3万条内容被悄悄删除，应当将库尔林团队这类高效的重复检测工具整合到AI研发流程中，AI应是辅助这一过程的工具，

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