Nature｜麻省理工学院李巨团队：一种用于多组分电催化剂筛选的多模态机器人平台

本文介绍了麻省理工学院李巨团队开发的多模态AI机器人平台CRESt。研究背景是传统材料实验多采用单模态方法，难以处理材料设计的复杂性。研究目的是通过融合大型多模态模型、知识辅助贝叶斯优化和机器人自动化技术，实现高效材料发现。该平台在电化学甲酸氧化实验中，3个月内探索了900多种催化剂成分，发现了一种八元催化剂Pd0.381Pt0.080Cu0.009Au0.004Ir0.02Ce0.086Nb0.338Cr0.082，其成本特异性性能比基准材料提升9.3倍。结论表明CRESt能显著加速材料发现进程，为AI驱动的实验科学树立了新标准。