- 美國研究人員展示了AI驅動的系統，能自動化材料模擬方法。
- 該系統可將新材料的發現時間縮短至數天。
- 協作AI系統能高效執行複雜模擬，並減少人類干預。
- 使用該框架簡單，能快速提供詳細模擬結果。
美國的研究人員成功展示了一個由人工智能（AI）驅動的系統，旨在自動化一種強大的模擬方法，以預測材料中原子之間的相互作用。這種稱為原子模擬的方法，潛在地可以加速在電池、航空航天和電子等領域的材料發現。研究人員表示，這一多智能體框架代表了發現流程的一個根本性轉變。我們正從手動組織分散工具的過程，轉向一個自主協作的人工智能時代。”伊利諾伊大學芝加哥分校的研究專家 Uma Kornu 指出。
AI系統的自動化能力
來自美國能源部阿岡國家實驗室的研究人員透露，這一 AI 驅動的系統可以自動化用於發現新材料的強大模擬方法。該系統潛在地可以將發現時間從數月或數年縮短至僅數天。阿岡領導計算設施（ALCF）的一位學者 Aditya Koneru 表示：“通過自動化這些全面的調查，我們可以潛在地將發現新材料的時間需求從數月或數年縮短至僅數天。”
這種方法特別強大，因為科學發現本質上是迭代的。失敗的實驗不一定是死衚衕，它可以提供改變下一個假設的信息。伊利諾伊大學芝加哥分校機械與工業工程系的教授、阿岡的材料科學家 Subramanian Sankaranarayanan 指出：“我們的系統降低了使用原子模擬的門檻，使其能夠在科學界更廣泛地採用。”
協作AI的高效執行
這一協作 AI 系統能夠從頭到尾高效地執行複雜的模擬。該框架是一組合作的智能體：執行任務、解釋數據和在有限的人類幹預下作出決策的 AI 系統。根據新聞稿，該框架的架構是與阿岡的另一個能源部科學辦公室用户設施高級光子源（APS）的研究人員合作設計的。“多智能體 AI 框架簡化了使用各種工具來執行和分析模擬的過程，”曾任阿岡 CNM 工作科學家的 Katerina Vriza 表示。
使用該框架非常簡單和直接。人類用户輸入一個高級提示。該提示可以是一個簡短的指令，例如“計算金銅合金的熔點”。在短短幾分鐘內，該框架便會提供詳細的答案。根據新聞稿，該框架執行模擬的速度要快得多，且錯誤率也比人類操作要低。
AI驅動的材料發現新時代
這項研究展示了人工智能在材料科學中的潛力，特別是在加速新材料發現方面。傳統的材料發現過程通常需要大量時間和實驗，而這個AI系統的自動化能力能顯著縮短這一過程，讓科學家能更快地進行迭代和實驗。這不僅能提高研究效率，還可能促進新技術的快速發展，尤其是在電池和航空航天等關鍵領域。