DIVE 工作流 与 AI 智能体 在材料设计中的应用 详细图

2026年2月8日

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日本东北大李昊团队: 开发"DIVE"工作流+AI智能体加速储氢材料设计

日本东北大学李昊团队在《Chemical Science》发表成果,提出DIVE工作流,将AI智能体与机器学习结合以加速储氢材料的设计与筛选。

DIVE工作流与方法论

研究构建了覆盖4000余篇文献、3万条数据的储氢材料数据库,利用机器学习模型进行性能预测,并通过AI智能体驱动的工作流实现候选生成与优先级排序。

实验验证与性能提升

该方法能在数分钟内提出具有潜力的新材料候选,并在氢储存密度、温度与压力等关键指标上表现优异,显著提高筛选效率与发现速度。

结合AI智能体与机器学习的DIVE工作流能够在数分钟内提出具有潜力的新材料候选,加速材料发现。

“小墨”

AI智能体在科研中的作用

文章展示了AI智能体在自动化实验设计、数据整合与多轮筛选中的价值,强调可重现性与模型解释性对科研落地的重要性。

未来展望与应用前景

研究为AI加速材料发现提供了可复制的流程框架,未来可扩展到更多材料体系与工艺优化场景,推动AI for Science的落地应用。

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