Large language models do not replace chemists in a closed-loop catalysis experiment
Bien que les grands modèles de langage aient démontré une rapidité et une efficacité de coût supérieures pour naviguer dans une expérience de catalyse en boucle fermée complexe, ils n'ont pas réussi à surpasser les experts humains dans la découverte des formulations de catalyseurs les plus actives en raison d'erreurs silencieuses et d'incohérences logiques, indiquant que les LLM servent actuellement mieux d'outils complémentaires nécessitant une supervision d'expert plutôt que de remplacements autonomes.