芝加哥大学王思泓，今年第3篇Nature大子刊！

背景：在电子材料研发中，传统“设计-制备-测试-分析”循环耗时且低效，人工智能自主实验虽具潜力，但受限于数据稀缺和缺乏人类般的实时决策适应能力。研究目的：芝加哥大学等机构的研究团队旨在开发一种集成于AI/AE系统的自适应AI决策界面，以加速混合离子-电子导电聚合物（MIECP）等电子材料的发现。结论：该平台在仅64次自主实验后，使材料的混合导电品质因数相比标准方法提升150%，并发现了实现高性能的关键结构因素（如更大的晶体层状间距和更高的比表面积）以及一种新的聚合物多晶型，证明了自适应AI决策在利用小数据集高效优化材料性能和揭示新见解方面的有效性。