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传统的科学摸索方式是「爱迪生式」的试错法。资料研发周期非常长，而且耗费的人力物力也是巨大的，并且存在偶然性。
新资料的计划与研发往往面临挑战：急需的新资料难以快速筛选计划，而计划出的新资料又难以找到高效且低成本的分解配方，拥有分解配方的新资料又会面临规模化的长周期摸索。
以我国为例，工信部对 30 余家庞大骨干企业调查结果显示，130 种关键资料中，有 32% 国内完全空白、54% 虽能生产，但性能稳定性较差、只有 14% 左右可以完全自给。
2023 年大模型千帆竞发。
就在前不久，庞大谈话模型（LLM）ChatGPT 入选《Nature》2023 年度十大人物（Nature’s 10），同时，包括 ChatGPT 在内的 AI 工具也成为 2024 年值得关注的科学事件。
ChatGPT 已火爆全球，之后出来很多基础科学规模的「科研 ChatGPT」。
那么，2023 年，在资料和化学研究规模，「AI+资料/化学」又带来哪些突破和摸索。
在资料规模，基于呆板进修的电子构造猜测模仿方法，能够精确模仿超过 100,000 个原子的庞大系统；AI 模型生成的份子几乎 100% 有效；AI 方法，还能够以更快、更可靠的方式帮助识别潜在超导体的新候选资料……
在化学规模，AI 启动的呆板人化学家，自决分解有机份子；利用生成式 AI，六秒即可生成新化学反应；呆板进修模型猜测化学反应的过渡态构造，成功率达93.8%……
接下来，ScienceAI 将回顾 2023 年 AI 在资料、化学规模的一些重要研究进展。
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