新「AI科学家」？MIT整合多智能体，实现材料科学研究自动化

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | 萝卜皮 人工智能（AI）的一个关键挑战是：如何创建能够通过「探索新领域」、「识别复杂模式」和「揭示海量科学数据中隐藏的联系」来自主推进科学理解的系统。 在最近的工作中，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）原子与分子力学实验室（LAMM）的研究人员提出了 SciAgents，一种可以整合利用三个核心概念的方法： （1）使用大规模本体知识图谱来组织和互连不同的科学概念； （2）一套大型语言模型（LLM）和数据检索工具； （3）具有现场学习能力的多智能体（agent）系统。 SciAgents 应用于生物启发材料，揭示了许多看似不相关的隐藏的跨学科关系，实现了超越传统人类驱动研究方法的规模、精确度和探索能力。 「SciAgents 可用作自主或协作工具来协助人类研究人员 ………………………………