Многоагентный ИИ и роботы автоматизируют открытие материалов в замкнутой системе лаборатории

Традиционные процессы открытия новых материалов сложны, требуют много времени и средств, часто занимая годы непрерывной работы. Последние достижения в области больших языковых моделей (LLM) продемонстрировали мощные возможности в обработке информации, открывая новые перспективы для интеллектуальных и автономных материаловедческих исследований.

В исследовании, опубликованном в журнале Matter, команда под руководством профессора Юй Сюэфэна из Шэньчжэньского института передовых технологий (SIAT) Китайской академии наук разработала управляемую знаниями многоагентную роботизированную систему (MARS) для сквозного автономного открытия материалов.

MARS представляет собой иерархическую архитектуру, координирующую 19 агентов на основе LLM с 16 специализированными инструментами, организованными в функциональные модули, что позволяет достичь замкнутого цикла автономного открытия материалов за счёт интеграции роботизированных экспериментов. Система включает различные функциональные группы, что обеспечивает специализированное рассуждение и повторяет рабочий процесс лаборатории под руководством человека.

Группы включают Оркестратора для координации задач; Группу учёных для поиска знаний и проектирования решений; Группу инженеров, которая переводит проекты в исполняемые протоколы; Группу исполнителей, управляющих роботизированными платформами; и Группу аналитиков для интерпретации данных и разработки стратегий оптимизации.

MARS предоставляет профессиональное руководство для разработки материалов и снижает характерные для современных LLM «галлюцинации» с помощью гибридного поискового расширения генерации. В ходе экспериментальной проверки система оптимизировала синтез перовскитных нанокристаллов за 10 итераций. Более того, она спроектировала биомиметическую структуру «ядро-оболочка-корона» для водостойких перовскитных композитов всего за 3,5 часа.

Это исследование создаёт интегрированную структуру на базе искусственного интеллекта — MARS, — которая поможет ускорить инновации в материаловедении. Развитие подобных автономных лабораторий будущего может кардинально сократить время и стоимость разработки новых материалов для электроники, энергетики и медицины, переведя научный поиск на качественно новый уровень.