AutoSEE: агент искусственного интеллекта для автоматизированного исследования твердых электролитов

Для решения проблемы сложных химических пространств в исследованиях твердотельных аккумуляторов мы разработали исследовательского агента для автоматизированного изучения твердых электролитов — AutoSEE, который обеспечивает эффективное сквозное исследование и автономно выявляет принципы проектирования высокоэффективных твердых электролитов. Используя GPT-4o в качестве центрального контроллера, AutoSEE координирует работу специализированных инструментов, включая поиск и отбор научной литературы, извлечение данных из текстов и машинное обучение, для создания специализированных наборов данных и выявления закономерностей. На примере галогенидных твердых электролитов AutoSEE за 5 мин обрабатывает 226 релевантных статей со средней точностью 93,4% и применяет кластеризацию без учителя, чтобы автономно выявить важный принцип проектирования: галогенидные твердые электролиты с высокой плотностью заряда способствуют формированию аморфной фазы и обладают высокой ионной проводимостью. Руководствуясь этим принципом, мы обнаружили ранее не исследованный электролит LiTaB₀.₃₂O₀.₉₈Cl₅, обладающий высокой ионной проводимостью (7,82 мС см⁻¹), что экспериментально подтверждает правило, выведенное агентом. AutoSEE демонстрирует смену парадигмы — от простого извлечения данных к агентному исследованию знаний.