据TechXplore网站1月29日消息，美国普林斯顿大学的研究人员开发出一种人工智能工具，可利用大型语言模型预测晶体材料的特性。现有的基于人工智能的晶体特性预测工具依赖于图形神经网络，这些方法的计算能力有限，无法充分捕捉晶体中原子之间的几何形状和键长的细微差别。与传统的晶体设计模拟不同，该创新技术利用文本生成器中使用的大型语言模型，从超过14万个晶体的文本描述中提取信息（包括原子键、长度和电子特性的详细信息），实现了更准确地预测材料特性。研究人员正在将该工具应用于新晶体材料的设计，后续有望加快电池和半导体等技术的设计和测试。

消息来源：https://techxplore.com/news/2024-01-harness-large-language-materials-discovery.html