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Achuth Chandrasekhar
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AI Agent 以高成功率自动化催化剂发现
研究人员开发了 Catalyst-Agent，一个旨在自主筛选新型催化剂的 AI 系统。这个由 LLM 驱动的 Agent 利用材料数据库和计算模型来建议结构修改并计算吸附能。在 ORR、NRR 和 CO2RR 等关键反应上进行测试，Catalyst-Agent 的成功率达到 33-41%，平均在 1-4 次试验内收敛到成功的材料，展示了 AI Agent 在加速科学发现方面的潜力。
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Material Database Agent 使用多模态 AI 挖掘科学文献数据
研究人员开发了 Material Database Agent (MDA)，一个多模态的代理框架，旨在自动化从科学文献中提取信息以用于材料科学数据库。该系统处理 PDF 文档，通过分析文本、表格和图表将其转换为结构化数据。MDA 利用多个子代理将这些信息汇编成统一的数据库，旨在克服当前数据构建方法的手动且耗时的特性。