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2026年7月,约翰斯·霍普金斯大学团队开展了一场“化学家与人工智能同场考试”。研究人员让固态化学家和大型语言模型(Large Language Model,简称LLM,一种能够理解并生成文本的人工智能模型)分别为Ruddlesden-Popper类氧化物设计合成方案,再按照各自给出的原料、配比及煅烧条件完成实验,并通过X射线衍射判断是否获得目标结构。结果显示,在已知材料的合成任务中,人类与LLM的成功率总体接近;面对未知材料时,人类经验仍略占优势。人机协作过程中还发现了新结构Ba3PtO5。研究表明,LLM已能参与无机材料合成规划,但可靠的材料发现仍离不开实验验证与专家判断。
作者:zzy
作者邮箱:zyzhu@ciac.ac.cn
编辑:朱真逸
审核:佘婉宁