大型語言模型的AI工具展現了機器自主生成知識的潛力，是通往通用人工智慧的重要一步。機器能理解文獻、解釋數據、提出科學問題。雖然AI能自學，但人類協助可加速學習，如模擬人類分析數據或辨識模式。個人AI助理可協助用戶，尤其在特定任務，如材料科學研究。 PubMed DOI

Transformer神經網絡，特別是大型語言模型(LLMs)，在材料分析、設計和製造上很有效。它們能處理各種數據，支持工程分析，像MechGPT在材料力學領域表現出理解能力。檢索增強的本體知識圖表等策略可提高生成性能，解決困難。這些方法在材料設計探索中有優勢，並提供見解。非線性取樣和基於代理的建模增強生成能力，改進內容生成和評估。例如，問答、代碼生成和自動生成力場開發。 PubMed DOI

介紹了ProtAgents，一個利用大型語言模型設計新蛋白質的平台。多個人工智慧代理人合作應對複雜任務，擁有多樣能力。透過LLMs驅動的代理人合作，提供多功能蛋白質設計和分析方法。系統可設計新蛋白質、分析結構，並模擬振動頻率。自動化和協同方法可設計具特定機械性能的蛋白質，釋放解決多目標材料問題的潛力，為自主材料發現和設計鋪平道路。 PubMed DOI

最近，人工智慧和自動化的進展正在徹底改變催化劑的發現與設計，從傳統的試錯方法轉向更高效的高通量數位方法。這一變化主要受到高通量信息提取、自動化實驗、實時反饋和可解釋機器學習的驅動，促成了自駕實驗室的誕生，加速了材料研究的進程。近兩年，大型語言模型的興起也為這個領域帶來了更大的靈活性，改變了催化劑設計的方式，標誌著學科的革命性轉變。 PubMed DOI

這項研究提出了雙策略材料智能設計框架（DSMID），旨在解決材料科學中小型數據集的挑戰，提升機器學習模型的準確性。框架結合了兩種方法：對抗性領域自適應嵌入生成網絡（AAEG），能在僅有90個數據點的情況下改善材料特徵化；自動化材料篩選與評估管道（AMSEP），利用大型語言模型高效篩選合金設計。實驗顯示，該框架在新型共晶高熵合金的識別和製備上表現出色，顯著提升了材料設計的效率與成本效益。 PubMed DOI

SciAgents 方法針對人工智慧中的一大挑戰，創造出能自主增進科學理解的系統。它結合了三個主要元素：大規模本體知識圖譜、語言模型與數據檢索工具，以及具即時學習能力的多代理系統。在生物啟發材料領域，SciAgents 揭示了被忽視的跨學科連結，超越傳統研究方法，能自主制定和修正假設，發現新材料並批判現有假設，促進可持續的生物複合材料開發。 PubMed DOI

這份報告探討了X-LoRA-Gemma大型語言模型（LLM）的應用，這是一個擁有70億參數的多代理生成式人工智慧框架，專注於分子設計。模型結合人類與AI的合作，透過雙重推理策略來優化分子互動，並使用主成分分析等技術識別目標性質。生成的候選分子顯示出預期的特性，報告預測這些AI技術將在分子工程中越來越普遍，並提供創新解決方案，同時也討論了相關的挑戰與機會。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在實驗室工作流程中帶來了顯著進展，特別是在化學研究的自主化方面。本報告介紹了ChemAgents，這是一個由多代理系統和Llama-3.1-70B LLM驅動的機器人AI化學家。ChemAgents能在少量人類介入下執行複雜實驗，並協調文獻閱讀、實驗設計、計算執行和機器人操作等四個專門代理。系統在六個實驗任務中展現了其有效性，並成功在新機器人化學實驗室中自主進行光催化反應，顯示出其可擴展性和適應性，為化學研究的自主化鋪平道路。 PubMed DOI

大型語言模型在材料科學的應用大幅推進了新材料的開發。我們提出了一個新框架，利用這些模型來優化合成特定性質的量子點材料的實驗程序。這個方法結合了合成協議生成模型和性質預測模型，並基於開源的大型語言模型進行微調，使用我們的合成數據進行訓練。 過程中，首先生成針對特定性質的合成協議，然後用性質預測模型驗證其有效性。我們的實驗中產生了六種合成協議，其中三個成功改善了多項性質，顯示出我們框架在合成規劃中的有效性及多目標優化的潛力。 PubMed DOI

這篇論文探討了一種新方法，利用AI生成內容（AIGC）模型自動化生成和審查熱力學模擬程式碼，特別針對LAMMPS軟體。提出的分子動力學代理（MDAgent）框架，透過大型語言模型簡化模擬程式的創建、執行和優化。為了微調模型，開發了針對LAMMPS的熱力學模擬程式碼數據集，專家評估顯示MDAgent顯著提升程式碼生成和審查效率，平均減少42.22%的任務時間，顯示其在材料科學中的應用潛力。 PubMed DOI