Generative and multimodal AI for materials prediction and design: Progress, challenges, and perspectives
本文提出了一种材料属性层级结构和基于证据的框架，旨在解决人工智能驱动的材料发现中证实新颖性的挑战，并认为必须通过建立全社区标准来克服当前在多模态数据集成和基准测试方面的局限性，以实现可实验实现的材料设计。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下你是一位试图发明一种全新菜肴的大厨。你的食谱库里装满了成千上万种已知的美食，但你想创造出世界上从未尝过的味道。在科学领域，这被称为“材料发现”。科学家们正试图发明各种新东西——比如用于建造桥梁的超强金属、可以永久使用的电池，或者让计算机思考更快的芯片。长期以来，他们都是通过猜测和尝试来进行研究，混合化学物质并寄希望于好运。但现在，他们有了一位强大的助手：人工智能（AI）。
把 AI 想象成一位超级聪明的副厨，她能在几秒钟内读完数百万本食谱。她可以预测一种新配料的组合尝起来会是什么味道（或者在科学中，这种新材料会如何表现），而无需先实际烹饪。这篇论文关注的是一种特定类型的 AI，它在两方面变得非常出色：一是“生成式”AI，就像一位能从零开始构思全新食谱的厨师；二是“多模态”AI，这种厨师不仅能读懂食谱，还能通过观察食物的照片、聆听滋滋作响的声音并闻到香气来理解全貌。大家都在问一个大问题：这种 AI 真的能发明出一种真实、可用的新材料吗？还是它只是在编造一些听起来很高级、但在现实厨房里会散架的华丽食谱？
这篇由谢菲尔德大学及其他机构研究人员撰写的论文，对这种 AI 究竟取得了多大进展进行了严谨的审视。他们认为，虽然 AI 在发明新的“形状”和“配方”（就像绘制一栋房子的新蓝图）方面表现得非常出色，但在证明这些房子确实可以被建造出来并投入使用方面，仍然面临困难。作者引入了一种看待“新颖性”的新方式。他们指出，新颖性分为三个层次：
- 结构新颖性（Structural Novelty）： AI 发明了一种前所未见的形状或配方。这就像画了一栋有着蓝色屋顶和绿色大门的房子。
- 物理新颖性（Physical Novelty）： 这种新材料确实展现出了某种神奇的特性，比如比钢更强韧，或者比铜更导电。这就像盖好了房子，并发现它能抵御飓风。
- 应用新颖性（Deployment Novelty）： 这种材料可以在工厂制造、进行销售并在现实世界中使用，且不会损坏。这是最难的一层；这就像是证明你可以廉价地建造一千栋这样的房子，而且它们一年后也不会腐烂。
研究人员发现，AI 目前在第一层级是超级明星。它可以生成数百万种在理论上稳定的新晶体结构，看起来非常完美。然而，它在第二层和第三层面前撞了墙。为什么呢？因为 AI 学习的数据是不完整的。目前提供给这些 AI 厨师的数据大多只告诉他们关于原料（化学成分）和理想蓝图（晶体结构）的信息。它们很少告诉他们关于“烹饪过程”（材料是如何加热、冷却或加压的）或“现实世界性能”（在使用了多年之后表现如何）的信息。
论文解释说，如果没有了解“烹饪过程”，AI 就无法判断一个新配方是否真的可以制作出来。这就像有一个需要以 5000 度高温烘烤的蛋糕配方；AI 可能会说：“嘿，这是一个新蛋糕！”但真正的烘焙师知道这是不可能实现的。作者指出，目前的 AI 基准测试就像是一款电子游戏，你只能因为画出了漂亮的图片而得分，而不是因为真正盖好了房子。这些测试依赖于假设完美条件的计算机模拟，忽略了现实制造过程中混乱的现状、缺陷以及时间的影响。
团队建议，为了从“酷炫的图画”转向“真正的发明”，科学界需要改变分享数据的方式。他们需要开始记录不仅仅是最终结果，而是整个过程：失败的尝试、使用的具体温度、耗费的时间以及犯下的错误。他们呼吁建立一种新的标准，让 AI 模型在包含完整、混乱故事的数据集上进行训练，而不仅仅是看那些“高光时刻”。他们提议，未来的 AI 应该是“可行性优先”的，这意味着它应该只建议那些它知道能用现有技术制造出来的材料。
简而言之，论文指出，虽然 AI 是一个天才的梦想家，但它需要更好的指令才能成为一名实干的建设者。作者并不是说 AI 不能设计新材料；他们是说，要设计出在现实世界中发挥作用的材料，我们需要喂给 AI 比单纯的配方更多的东西。我们需要把整个厨房的故事、工具以及过去哪些做法有效、哪些做法无效的历史都告诉它。在此之前，AI 的“新发现”可能仅仅是屏幕上美丽的构想，等待着人类去弄清楚如何让它们变成现实。
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