人工智能技术辅助对科学实验的评估与反馈
摘要
随着科学研究数据量呈指数级增长,传统实验方法面临效率瓶颈,而人工智能技术为突破这一瓶颈提供了新思路。本研究聚焦于AI 辅助科学实验的新范式,尤其关注“实验引导的假设排名”方法,以MOOSE-Chem3系统为代表。该系统通过功能组分提取、智能聚类、模拟实验执行和迭代总结四步策略,实现对科学假设的动态评估与优化。研究发现,AI 系统能够在模拟环境中准确预测实验趋势(Spearman相关系数高达0.96),并将识别最优假设所需的平均实验次数从32次降至15次。研究表明,AI辅助实验评估与反馈系统有望显著降低科研成本,缩短研发周期,成为科学发现新范式的关键推动力。
关键词
人工智能;科学实验;大型语言模型;MOOSE-Chem3
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PDF参考
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