当一个大师级的厨师开发一个新的蛋糕配方时，她不会尝试所有可以想象到的组合，她会利用已有的烘焙知识和基本原则，更有效地寻找那个成功的配方。

材料科学家使用类似的方法在可再生能源和微电子等领域寻找具有独特性能的新型材料。而康奈尔大学研究人员开发的一种新的人工智能工具，有望快速探索和识别制造新材料所需的条件。

这个人工智能工具就是SARA，它集合了机器人材料的合成和表征，以及人工智能和主动学习方法，有效地揭示了复杂的加工结构，使材料发现的速度大大加快。

SARA的第一个原型是由Walter S. Carpenter领导的一个多学科团队共同开发的。在这项工作中，研究人员专注于无机材料，特别是那些状态“可转换”的材料，它们最终可能随着时间的推移变为“平衡”状态。例如，钻石是“可转换”的，如果有足够的时间，它最终会转换为石墨。此外，研究人员说，SARA可以将鉴定一个新材料系统所需的实验时间缩短一到两个数量级：从几天到几小时，从几小时到几分钟。

康奈尔大学计算可持续性研究所的戈麦斯说：“我们把人工智能、计算机科学、材料科学的研究人员聚集在一起，目标就是让人工智能成为科学执行过程的一部分。”

该研究论文题为"Autonomous materials synthesis via hierarchical active learning of nonequilibrium phase diagrams"，已发表在《科学进展》期刊上。

关键词： 人工智能 探索新材料 材料 康奈尔大学