麻省理工李巨，Nature！
纳米人
2025-09-28 18:50
文章摘要
本文背景聚焦于科学人工智能在材料发现领域的应用挑战，传统单模态主动学习方法无法充分利用多源知识，且现实实验重现性差阻碍优化效率。研究目的是开发CRESt平台，通过整合大型多模态模型、知识辅助贝叶斯优化和机器人技术，实现材料设计、合成与性能优化的自动化智能加速。结论表明，该平台在电化学甲酸盐氧化反应中高效探索八元化学空间，发现性能提升9.3倍的催化剂，并通过视觉语言模型诊断实验异常，验证了多模态方法在复杂材料探索中的高效性与实用性。
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