央廣網(wǎng)深圳9月11日消息（記者 鐘金秀）隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家們開(kāi)始研發(fā)能夠輔助科學(xué)研究的大模型。模型越大能力越強(qiáng)，但成本越高；做小了又難以兼顧科學(xué)推理與科研工具調(diào)用。能否不依賴(lài)單個(gè)無(wú)所不能的“超級(jí)大模型”，而讓多個(gè)小模型協(xié)同合作獲得復(fù)雜的科研能力？

9月10日，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院材料人工智能研究所喻學(xué)鋒研究員領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)在《自然-機(jī)器智能》發(fā)表最新研究成果，發(fā)布材料研究領(lǐng)域內(nèi)的首個(gè)輕量化雙模型協(xié)作智能體“材智云腦MatBrain”。該智能體由兩個(gè)輕量化的小模型組成，在材料科學(xué)研究中的預(yù)測(cè)綜合準(zhǔn)確率較前沿通用大模型提升66%，部署成本較同類(lèi)大模型降低95%。這種輕量模型協(xié)作方式在材料性質(zhì)預(yù)測(cè)、晶體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等任務(wù)中能夠達(dá)到遠(yuǎn)超前沿通用大模型的水平。團(tuán)隊(duì)還將MatBrain開(kāi)發(fā)成可應(yīng)用的AI工具軟件，同步發(fā)布MatBrain體驗(yàn)版軟件供公眾下載。

研究人員演示“材智云腦MatBrain”進(jìn)行科學(xué)決策，并在機(jī)器人上執(zhí)行（央廣網(wǎng)發(fā) 受訪單位供圖）

AI“材料專(zhuān)家”與“科研執(zhí)行者”

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型、高通量計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等大型材料數(shù)據(jù)庫(kù)快速發(fā)展，研究人員得以更快地獲得晶體結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)，并更高效地開(kāi)展科學(xué)研究。但在真實(shí)的工作中，科學(xué)推理和工具執(zhí)行具有不同的任務(wù)特征。

“科學(xué)推理和科研工具調(diào)用這兩種科研能力很難在同一個(gè)輕量化模型中做好，換成數(shù)千億參數(shù)的通用大模型雖然可以提高科研能力，但會(huì)帶來(lái)巨大的計(jì)算和部署成本�！闭撐牡谝蛔髡摺⑸钲谙冗M(jìn)院博士后史桐雨介紹，與其讓單一模型同時(shí)承擔(dān)所有功能，不如將“科學(xué)分析”和“科研執(zhí)行”進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化分工，并通過(guò)模型協(xié)作完成復(fù)雜材料研究。

基于這一思路，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了“材智云腦MatBrain”智能體。該模型由Mat-R1、Mat-T1兩個(gè)輕量化的模型組成。其中，300億參數(shù)（30B）模型Mat-R1主要負(fù)責(zé)“想”，即理解材料結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，判斷計(jì)算結(jié)果是否合理，并根據(jù)已有證據(jù)決定下一步研究方向。140億參數(shù)（14B）模型Mat-T1主要負(fù)責(zé)“做”，即調(diào)用材料數(shù)據(jù)庫(kù)、晶體結(jié)構(gòu)生成模型和性質(zhì)計(jì)算程序，完成結(jié)構(gòu)生成、計(jì)算分析和結(jié)果整理等任務(wù)，兩者通過(guò)反復(fù)“執(zhí)行—分析—反饋—再執(zhí)行”共同完成科研任務(wù)。

如何訓(xùn)練這兩個(gè)小模型？

對(duì)于負(fù)責(zé)“想”的Mat-R1模型，研究人員整合了材料數(shù)據(jù)庫(kù)和科研文獻(xiàn)，將晶體結(jié)構(gòu)、材料性質(zhì)、合成方法與應(yīng)用信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建了約25.2萬(wàn)條高質(zhì)量材料指令數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于負(fù)責(zé)“做”的Mat-T1模型，則構(gòu)建了Mat-MCP材料科研工具平臺(tái)，將以往公開(kāi)的數(shù)據(jù)庫(kù)、生成模型和計(jì)算程序統(tǒng)一封裝成Mat-T1模型可調(diào)用的科研工具，并通過(guò)2萬(wàn)個(gè)復(fù)雜材料科研問(wèn)題對(duì)其進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

“兩個(gè)模型角色明確，分工合作。Mat-R1就像‘材料專(zhuān)家’，負(fù)責(zé)判斷，Mat-T1就像‘科研執(zhí)行者’。如果結(jié)果不合理或者信息不充分，Mat-R1就會(huì)重新提出下一步研究要求，再讓Mat-T1繼續(xù)執(zhí)行�！笔吠┯杲榻B。

判斷更準(zhǔn)確，部署成本更低

研究結(jié)果表明，兩個(gè)模型組成完整的MatBrain智能體后，不僅能夠完成材料結(jié)構(gòu)生成、性質(zhì)預(yù)測(cè)、穩(wěn)定性分析和合成路線規(guī)劃等材料科研任務(wù)，還能夠進(jìn)一步參與開(kāi)放式材料發(fā)現(xiàn)過(guò)程。在電催化劑的應(yīng)用中，該模型完成了從科學(xué)假設(shè)形成、3萬(wàn)個(gè)候選結(jié)構(gòu)生成、多階段計(jì)算篩選，到候選材料實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的完整研究鏈條。

在執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)程復(fù)雜的材料創(chuàng)制任務(wù)中，MatBrain的材料預(yù)測(cè)綜合準(zhǔn)確率較前沿通用大模型提升66%。相較于依賴(lài)數(shù)千億參數(shù)通用模型的技術(shù)路線，MatBrain由30B和14B兩個(gè)相對(duì)輕量的模型組成，其硬件部署成本可降低超過(guò)95%，使先進(jìn)材料科研智能體有望從大型計(jì)算中心進(jìn)一步走向普通實(shí)驗(yàn)室工作站。

研究人員將MatBrain與具身智能技術(shù)相結(jié)合（央廣網(wǎng)發(fā) 受訪單位供圖）

“在推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化方面，我們將MatBrain與材料中試生產(chǎn)數(shù)據(jù)相結(jié)合，為產(chǎn)業(yè)定制化開(kāi)發(fā)材料智能體——材智云腦，為新材料等領(lǐng)域的突破提供高效的智能化解決方案�！庇鲗W(xué)鋒介紹。團(tuán)隊(duì)還與多家企業(yè)共建創(chuàng)新聯(lián)合體，同時(shí)正致力于將MatBrain作為機(jī)器人“決策大腦”，與具身智能技術(shù)相結(jié)合，搭建具身智能機(jī)器人科學(xué)家，推動(dòng)構(gòu)建具身智能自主實(shí)驗(yàn)室新范式。