Традиционные процессы, используемые для открытия новых материалов, сложны, трудоемки и дорогостоящи, часто требуя многолетних усилий. Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) продемонстрировали мощные возможности в обработке информации, открывая новые возможности для интеллектуальных и автономных исследований материалов.
В исследовании, опубликованном в журнале Matter , исследовательская группа под руководством профессора Ю Сюэфэна из Шэньчжэньского института передовых технологий (SIAT) Китайской академии наук разработала систему, управляемую знаниями, включающую множество агентов и роботов (MARS) для сквозного автономного поиска материалов.
MARS — это иерархическая архитектура, основанная на знаниях, которая координирует работу 19 агентов LLM с 16 специализированными инструментами, организованными в функциональные модули, обеспечивая замкнутый цикл автономного поиска материалов за счет интеграции роботизированных экспериментов. Она включает в себя различные функциональные группы, что позволяет применять специализированные методы рассуждения и имитирует рабочий процесс лаборатории, управляемой человеком.
В состав групп входят: группа координаторов для выполнения задач; группа ученых для поиска знаний и разработки решений; группа инженеров, которая преобразует проекты в исполняемые протоколы; группа исполнителей, управляющая роботизированными платформами; и группа аналитиков для интерпретации данных и разработки стратегии оптимизации.
Система MARS предлагает профессиональное руководство по разработке материалов и устраняет галлюцинации, присущие современным жидкокристаллическим материалам, за счет гибридного метода генерации с улучшенным извлечением. В ходе экспериментальной проверки система оптимизировала синтез нанокристаллов перовскита за 10 итераций. Кроме того, она разработала биомиметическую структуру «ядро-оболочка-корона» для водостойких перовскитных композитов всего за 3,5 часа.
В данном исследовании разработана интегрированная система на основе искусственного интеллекта (ИИ) — MARS, — которая поможет ускорить инновации в области материалов.
