Прозрачная отчетность об агентном катализе с использованием искусственного интеллекта (TRACE-AI): рекомендации научного сообщества и контрольный список для публикаций

Искусственный интеллект (ИИ) все шире интегрируется в науку о катализе, обеспечивая агентные рабочие процессы, в которых системы ИИ воспринимают входные данные, рассуждают с учетом ограничений, планируют и автономно выполняют вычислительные или физические эксперименты при минимальном участии человека. Хотя такие возможности замкнутого цикла открывают перспективы ускорения получения знаний и технологических инноваций, они неизбежно привносят новые источники вариабельности в происхождение данных, спецификацию моделей и политики агентов, что может подрывать соответствие принципам FAIR, строгость и воспроизводимость исследований. Эти риски особенно выражены в гетерогенном катализе, где особенности синтеза и предварительной обработки катализаторов, динамическая перестройка в рабочих условиях и локальные окружения, формируемые переносом вещества и энергии, могут в значительной степени определять каталитические результаты. Для решения этих задач мы предлагаем TRACE-AI (Transparent Reporting for Agentic Catalysis Enabled by Artificial Intelligence — прозрачная отчетность об агентном катализе с использованием искусственного интеллекта) как совокупность рекомендаций научного сообщества, сопровождаемую контрольным списком для публикаций. TRACE-AI акцентирует сквозную прослеживаемость на протяжении всего жизненного цикла кампании по агентному катализу, связывая цели исследования с данными и моделями, рассуждениями и действиями агента, а также полученными знаниями. Посредством стандартизированной и подотчетной отчетности TRACE-AI стремится сформировать общую основу для ускорения научных открытий, одновременно укрепляя безопасность и доверие по мере появления автономных лабораторий катализа.