催化剂设计和优化的人工智能工作流程
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究提出了一种创新的人工智能工作流，结合了大型语言模型、贝叶斯优化和主动学习循环，以加快和增强催化剂优化。该方法将先进语言理解与强大的优化策略相结合，将从各种文献中提取的知识有效地转化为可行的实验和优化参数。在本文中，我们展示了该 AI 工作流在氨合成催化剂优化中的应用，结果突显了该工作流在简化催化剂开发过程方面的能力，提供了一种快速、资源高效且高精度的替代传统方法的选择。
有机化学正经历范式转变，从劳动密集型转向由自动化和人工智能主导的新时代。AI模型改变合成规划，自主机器人系统加速发现步伐。该转变带来多重机遇和挑战，对有机化学研究的未来趋势有广泛影响。
