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标题： 打开AI黑匣子：伊利诺伊大学研究团队利用AI优化分子并产生新化学知识，研究成果登上Nature
研究背景：
– 人工智能（AI）在化学研究中的应用日益增多，但AI的工作原理往往被视为“黑匣子”，难以解释其背后的化学原理。
– AI可以帮助优化分子，但通常无法解释为什么某些分子是最佳的，包括它们的特性、结构和功能。
研究团队：
– 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的跨学科研究团队。
研究方法：
– 研究团队将AI与自动化学合成和实验验证相结合，打开AI黑匣子，揭示了AI依赖的化学原理。
– 提出了“闭环转移”（Closed-loop Transfer，CLT）方法，通过集成闭环实验、基于物理的特征选择和监督学习，优化目标函数的同时产生化学见解。
研究成果：
– 研究发现了一种比现有稳定四倍的捕光分子，并提供了使其保持稳定的重要见解。
– 通过多轮闭环合成和实验表征，AI算法提出了合成和探索哪些化学物质的建议，最终提高了分子的光稳定性。
研究阶段：
1. 机器学习驱动的假设生成： 应用贝叶斯优化提高光稳定性，使用基于物理的分子特征生成假设。
2. 假设检验： 通过实验验证机器学习得出的假设，建立新发现的化学知识。
3. 物理驱动的发现： 将新的基于物理的知识应用于化学设计空间，突破优化瓶颈。
研究意义：
– 该研究不仅优化了分子的光稳定性，还揭示了分子光稳定性的主要决定因素，为有机光伏、染色聚合物、太阳能燃料和荧光染料等领域提供了新的设计原则。
– 研究成果有助于解决有机太阳能电池的稳定性问题，推动有机光伏电池的商业化进程。
论文信息：
– 论文标题：Closed-loop transfer enables artificial intelligence to yield chemical knowledge
– 发表日期：2024年8月28日
– 发表期刊：Nature
– 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07892-1
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