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研究人员使用大型语言模型来发现新材料的配方
法学硕士可以发现最佳的分步说明，以加速新材料的发现。
来源:罗切斯特大学法学硕士可以提供最佳的分步指导，以加速新材料的发现。
人工智能的进步有望帮助化学工程师发现复杂的新材料。这些材料可用于将二氧化碳转化为燃料等反应，但迄今为止技术障碍限制了催化的采用。罗切斯特大学的研究人员现在正在利用类似于 ChatGPT、Claude 或 Gemini 的大型语言模型 (LLM) 的优势，让更多研究人员能够使用 AI 来发现新材料并加速实验工作流程。
在《ACS Central Science》上发表的一项研究中，由化学与可持续工程系副教授 Marc Porosoff 和 Edison Scientific 客座副教授、联合创始人兼首席技术官 Andrew White 领导的团队描述了他们开发的一种基于人工智能的方法，该方法允许用户输入有关他们想要创建的材料的自然语言提示，并建议生产这些材料的实验的最佳程序。当用户运行实验时，他们将结果输入回人工智能模型并继续迭代，直到达到目标。
“我们能够利用大型语言模型的预训练知识和完善的材料发现统计方法来帮助我们研究人员更有效地驾驭大型实验设计空间，”Porosoff 说。
Porosoff 将新的人工智能方法比作描述一杯咖啡，并指出有人可以通过味道、颜色和香气来描述咖啡，或者通过咖啡豆的类型、研磨程度、设备和冲泡时使用的水温来描述咖啡。两种表示方法都描述了同一杯咖啡，但第二种方法为您提供了复制它的配方，其他人可以轻松复制。
利用法学硕士的力量
这对于处理复杂材料（例如由三种金属制成的三金属催化剂）非常有用。