主要观点总结
文章介绍了伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的一个跨学科研究团队如何使用人工智能（AI）与自动化学合成和实验验证相结合，打开了AI在化学领域的黑匣子，找到了AI所依赖的化学原理，从而改进了用于收集太阳能的分子。研究找到了光稳定性更高的捕光分子，并给出了重要见解。该研究采用了一种新的闭环转移（CLT）方法，将AI与实验结合，确定了分子更高光稳定性的原因。这是化学领域的一个重大突破，有望解决有机光伏电池的稳定性问题。
关键观点总结
关键观点1: AI与化学结合打开了黑匣子，找到AI在化学领域的原理
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队结合了AI、自动化学合成和实验验证，找到了AI在化学领域的原理，使得AI能够解释化学知识的产生。
关键观点2: 研究找到了光稳定性更高的捕光分子
研究团队通过闭环实验找到了比现有稳定四倍的捕光分子，这对于解决有机光伏电池的稳定性问题具有重要意义。
关键观点3: 提出了闭环转移（CLT）方法
研究团队提出了一种新的方法——闭环转移（CLT），该方法结合了AI与实验，能够在优化目标函数的同时产生化学见解，确定了分子更高光稳定性的原因。
关键观点4: 研究结果对于解决有机光伏电池的商业化问题具有重要意义
有机光伏电池的商业化一直受到稳定性问题的困扰，而该研究的结果有望解决这一问题，推动有机光伏电池的商业化进程。
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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 | KX AI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。 对于化学来说，AI 可以帮助我们优化分子，但它无法告诉我们为什么这是最佳的——重要的特性、结构和功能是什么？ 近日，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的一个跨学科研究团队打开了黑匣子， 研究人员通过将 AI 与自动化学合成和实验验证相结合，找到了 AI 所依赖的化学原理， 从而改进用于收集太阳能的分子。 研究找到了比现有稳定四倍的捕光分子，同时给出了使其保持稳定的重要见解 ——这是一个阻碍材料开发的化学问题。 研究人员提出将 闭环实验与基于物理的特征选择和监督学习集成，称为 「 闭环转移 」 （Closed-loop Transfer，C
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