AI实验室助手在几秒钟内预测材料特性

约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）工程师开发了一种专门的AI工具，可以为材料科学家使用Chatgpt为编码人员和作家所做的事情。据称发现出现集成材料和制造创新。

“ Chatgpt Materials Explorer就像拥有专门的研究助理，他经过专门培训以挖掘庞大的数据库，预测材料或材料在没有物理测试的情况下如何行为，通过科学论文进行分类以找到与您的项目相关的研究，甚至分析和分析科学写作，” CME InventorKamal Choudhary，大学的材料科学与工程学教授惠廷工程学院。

该工具的关键创新是它可以访问真正的科学数据和基于物理的模型，从而使其能够对材料科学家提出的问题提供准确的答案。Choudhary在Chatgpt的经历启发了其创作。

Choudhary说：“我从事许多超导体，它们是在没有任何阻力的情况下进行电力的材料。”“我会问Chatgpt，'您能设计一个具有特定构图的超导体，并向我展示晶体结构吗？'它给了我一个非常通用的回应，事实证明这是错误的答案。”

当chatgpt将虚假信息作为事实，这并不罕见的情况时，Choudhary正在经历的事物称为幻觉。一些专家估计，Chatgpt的幻觉速度在10％至39％之间。

Choudhary说：“发生幻觉是因为没有受过训练来了解事实。”“如果它找不到基于其从中获取的数据找到的确切答案，它将说出听起来合理的内容。《纽约时报》通常不包括当前的事实和有关材料科学的研究，并且可能导致错误的答案。CME从材料科学数据库中获取信息，因此材料科学家可以信任其答案。”

Choudhary使用Chatgpt Builder功能开发了他的专业语言模型，该功能使用户能够为其需求量身定制自定义GPT。他首先向AI广泛地告诉AI他想做什么，并为其功能设置参数。然后，他配置了它，将AI连接到数据库，并指导它可以给出哪种答案。

Choudhary说：“这些数据库就是Chatgpt获取信息的方式，因此插入与该字段相关的数据库对于从聊天机器人中获取正确的输出至关重要。”“以前，我会询问布洛芬的分子结构符号，并会给出不正确或通用的回应。通过CME，我将为此和许多其他材料科学问题提供正确的答案。”

他说，这些数据库，包括国家科学与技术合并研究所自动化存储库（NIST-JARVIS），美国国家卫生化学研究所的连接工具使用工具（NIH-CACTUS）和材料项目的数据库，并始终与最新的材料科学发现一起更新CME。

Choudhary说：“材料资源管理器是正确的，因为这些数据库会自动使用新论文更新；它可以自行运行并从最新的期刊中拉出。”

为了测试其对幻觉的抵抗力，Choudhary将CME与Chatgpt 4和ChemCrow进行了比较，Chegpt和Chemcrow是一种旨在解决与化学相关的任务的AI代理。从询问阿司匹林的分子公式来解释相图，CME可以正确地获得所有八个答案，而其他模型仅给出了五个准确的响应。

Choudhary现在正在努力通过添加高级材料建模工具，自动文献评论等，以进一步开发平台。他还开发了一个开源平台atomgpt.org。与CME的封闭源模型相反，CME无法使用户编辑Choudhary建立的代码，Atom GPT允许选择用户更改代码并提高其回答材料科学问题的能力。

Choudhary说：“最终目标是使Chatgpt Materials Explorer成为一站式研究助理，可以帮助材料科学家进行计算机模拟，数据分析和其他推进该领域的方法。”“最初是一个有趣的项目，这变成了可能是材料科学家的有用职业资源的东西。”