Nature重磅：AI复现诺奖研究，只需几分钟，一次即可成功
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就在不久前，一个由 AI 指导机器人制造新材料的实验室 A-Lab，在最少的人为干预下迅速发现了新材料，可以帮助确定和快速跟踪多个研究领域的材料，包括电池、储能、太阳能电池、燃料电池等。A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，成功率达到了 71%。（点击查看详情）

另外，今年 7 月，斯坦福大学的研究人员发明了一款引领科学发现的先进技术—— Polybot，它通过充分利用机器人技术、高性能计算和 AI（包括机器学习）的能力，几乎不需要人工干预即可推进科学领域的发展。该系统不仅能够实现自动驾驶材料的合成和制造，还能够进行机器人样品的转移、表征、测试和数据分析。

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据论文描述，Coscientist 通过与多个模块的交互（包括网络和文档搜索、代码执行以及实验），获取解决复杂问题所需的知识。

Coscientist 以前从未尝试过这些反应。Coscientist 主要在维基百科上寻找答案，还涉及到一系列其他网站，包括美国化学学会、皇家化学学会等含有描述 Suzuki 和 Sonogashira 反应的学术论文的网站。

在不到四分钟的时间内，Coscientist 设计出了一个准确的程序，利用团队提供的化学品实现所需的反应。然而，在试图在物理世界中使用机器人执行其程序时，在编写控制加热和振动液体样本的设备代码时犯了一个错误。在没有人类提示的情况下，Coscientist 发现了问题，查阅了设备的技术手册，纠正了代码，然后再次尝试。

结果呈现在几滴清澈液体的微小样本中。研究人员对这些样本进行了分析，并成功地发现了 Suzuki 和 Sonogashira 反应的光谱特征。
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修改:victd FROM 125.88.24.*
FROM 125.88.24.*

其实我觉得未来交叉是一个方向，当然是有意义的交叉。这个看起来更像排列组合，但是人和AI做的工作还是很容易分辨得，目前的AI还很难把握结合不同方向的创新。而且交叉比在一个方向创新容易些。

【 在 victd 的大作中提到: 】
: 以后的科研就两种
: 1、AI能干的，排列组合类型的事情
: 2、AI不能干的，理论原创类，原创工程技术类的
: ...................
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FROM 222.94.184.*