«DIVE»: к открытию материалов для хранения водорода с помощью ИИ-агентов

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) в исследованиях энергетических материалов, полностью автономные рабочие процессы, связывающие высокоточную экспериментальную информацию с открытием достоверно новых материалов энергетического назначения, все еще находятся на ранней стадии. В данной работе разработан мультиагентный рабочий процесс Descriptive Interpretation of Visual Expression (DIVE), который систематически считывает и организует экспериментальные данные, представленные в виде графических элементов научной литературы. При применении к твердотельным материалам для хранения водорода — классу материалов, имеющему ключевое значение для будущих технологий чистой энергетики, — DIVE существенно повышает точность и полноту извлечения данных по сравнению с методом прямого извлечения: улучшение составляет 10–15% относительно коммерческих моделей и более 30% относительно моделей с открытым исходным кодом. На основе курируемой базы данных, содержащей более 30 000 записей из свыше 4000 публикаций, создан быстрый ИИ-рабочий процесс обратного проектирования, способный предлагать новые материалы в течение нескольких минут. Эта переносимая сквозная парадигма демонстрирует, как мультимодальные ИИ-агенты могут преобразовывать научные знания, содержащиеся в литературе, в практически применимые инновации, обеспечивая масштабируемый путь к ускоренному открытию новых материалов в химии и материаловедении.