记者11月3日从中科院物理所获悉，近期，中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心SF10组和中国科学院计算机网络信息中心共同合作，将AI大模型应用于材料科学领域。
合作团队将数万个化学合成路径数据投喂给大语言模型LLAMA2-7b，从而获得了MatChat模型，可用来预测无机材料的合成路径。该模型可根据所询问的结构进行逻辑推理，并输出相应的制备工艺和配方。目前该模型已部署上线（https://chat.aicnic.cn/onchat），并向所有材料科研人员开放使用，为材料研究和创新带来了新启发和新思路。
这项工作为大语言模型在细分科学领域的应用，提出了一种有可能的解决思路，并初步展示出了方法的可行性。通过自然语言模型提取文献数据，进而将文献数据用于语言模型训练是发展细分科学领域的一条可行路径。
这项工作展示了无机材料合成路径预测领域的“莱特兄弟一分钟飞翔”。不过，受限于数据集的数量和质量，模型预测精度尚受到一定限制。未来合作团队计划将更多的文献数据、Atomly.net数据库等诸多高质量数据集用于模型训练，让无机材料合成路径预测更精准。
