在催化研究中，通过大型语言模型增强了自动化和机器学习

本文探讨了人工智能和自动化技术如何改变催化剂发现与设计的传统模式，重点分析了大语言模型（LLMs）在其中的关键作用。背景介绍了传统的催化剂发现方式依赖于人工试错，效率低下，而人工智能与自动化系统的融合推动了这一领域的变革。研究目的旨在通过高通量信息提取、自动化化学实验、机器学习算法等关键技术的发展，加速材料研究，提高实验效率和精度。结论指出，人工智能与自动化的融合为催化剂设计开辟了智能化、高通量的新途径，但信息提取技术、机器人系统的成本和速度、机器学习模型的数据依赖性等挑战仍需解决。未来，多模态AI技术的突破、机器人系统的创新以及机器学习模型的改进将成为关键。