Nature综述 || AI颠覆材料发现：NLP与大语言模型如何加速科研革命？

本文综述了自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLMs）在材料科学中的应用及其对材料发现的革命性影响。背景方面，材料科学领域的研究传统上依赖人工从文献或实验中收集数据，这一过程耗时且效率低下。NLP技术的发展为自动构建大规模材料数据集提供了可能，特别是通过词嵌入、注意力机制和预训练模型等技术，显著提升了信息提取和材料发现的效率。研究目的方面，本文探讨了NLP工具在材料科学中的具体应用，包括自动数据提取、材料发现和自主研究，并讨论了利用LLMs的挑战与机遇。结论方面，尽管LLMs在数值理解、定量预测和科学推理等方面仍存在挑战，但通过增强数值推理能力、结合计算工具和实验平台，LLMs有望大幅缩短材料研发周期和成本，推动材料创新取得突破性进展。