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“灵境造物”智能科研工具正式发布
文章字数:1014
本报讯(全媒体记者 韩如意)4月25日,在AI物质创制生态大会上,中国科学技术大学正式发布“灵境造物”智能科研工具。江俊主任作题为《“灵境造物”功能及应用实例介绍》的报告。
“灵境造物”是中国科学技术大学智能科学家团队近期攻关的重大成果。该系统打通机器科学家实验室“需求理解—文献阅读—实验设计—自动计算—机器实验—迭代优化”的自主科研全流程,将分散在文献、模板、模型、计算和自动化实验平台中的能力,沉淀为可调用、可编排、可持续进化的智能科研能力底座。
“灵境造物”主要包含两类核心能力:一是智能科研技能底座,覆盖实验工作站、机器基元操作、计算模拟、科研智能体与通用工具等核心能力,将复杂科研任务拆解为可复用的科研技能;二是全流程编排能力,以文献阅读、实验设计、计算模拟、智算优化等科研智能体为核心,实现从目标提出、方案生成到执行验证和结果回流的闭环协同。
目前,“灵境造物”已开发部署500余项技能,包括100余个实验工作站技能、100余个计算技能、200余个智能科研技能和100余个通用技能。依托这些技能,“灵境造物”可以统一调度文献、模板、模型等科研基座能力,并按需调用理论计算能力(如VASP、ORCA等)和机器实验能力(如自动化合成平台、谱学平台、电化学测试平台等)。
“灵境造物”的发布标志着科研能力开始像云服务一样被组织和调用。过去需要团队长期磨合、平台反复集成才能打通的链路,如今可以在统一的能力底座上被快速编排、复用和扩展,为跨学科科研和复杂任务协同提供更低门槛的入口。
“灵境造物”将以云服务方式支撑一键式部署,让更多高校、科研院所、企业研发团队和青年科研人员,无需从零搭建复杂系统,也能按需接入自主科研能力。对于青年人才而言,这意味着一个人就可以更高效地调动文献、模型、计算、实验与优化等整套能力,把更多时间投入到真正重要的问题定义、假设判断与原创发现之中,加速实现“一人造物(OnePersonCreator)”。随着科研能力进一步服务化、标准化和产品化,“灵境造物”也将帮助更多创新者从科研设想到成果交付、从技术验证到应用落地,进一步迈向“一人创业(OnePersonCompany)”。
“灵境造物”已完成多项实战验证。在阻燃材料研发中,系统完成超过3000次技能调用、50万帧分子动力学轨迹计算和461个构象光谱计算,成功创制高效相变吸热材料,消防服隔热能力提升21倍;在汽车电池材料研发中,完成超过1000次技能调用,实现了材料配方的智能优化;在多目标材料优化中,同时优化6个功能目标,完成超过3万次技能调用,展现了强大的智能决策能力。
“灵境造物”是中国科学技术大学智能科学家团队近期攻关的重大成果。该系统打通机器科学家实验室“需求理解—文献阅读—实验设计—自动计算—机器实验—迭代优化”的自主科研全流程,将分散在文献、模板、模型、计算和自动化实验平台中的能力,沉淀为可调用、可编排、可持续进化的智能科研能力底座。
“灵境造物”主要包含两类核心能力:一是智能科研技能底座,覆盖实验工作站、机器基元操作、计算模拟、科研智能体与通用工具等核心能力,将复杂科研任务拆解为可复用的科研技能;二是全流程编排能力,以文献阅读、实验设计、计算模拟、智算优化等科研智能体为核心,实现从目标提出、方案生成到执行验证和结果回流的闭环协同。
目前,“灵境造物”已开发部署500余项技能,包括100余个实验工作站技能、100余个计算技能、200余个智能科研技能和100余个通用技能。依托这些技能,“灵境造物”可以统一调度文献、模板、模型等科研基座能力,并按需调用理论计算能力(如VASP、ORCA等)和机器实验能力(如自动化合成平台、谱学平台、电化学测试平台等)。
“灵境造物”的发布标志着科研能力开始像云服务一样被组织和调用。过去需要团队长期磨合、平台反复集成才能打通的链路,如今可以在统一的能力底座上被快速编排、复用和扩展,为跨学科科研和复杂任务协同提供更低门槛的入口。
“灵境造物”将以云服务方式支撑一键式部署,让更多高校、科研院所、企业研发团队和青年科研人员,无需从零搭建复杂系统,也能按需接入自主科研能力。对于青年人才而言,这意味着一个人就可以更高效地调动文献、模型、计算、实验与优化等整套能力,把更多时间投入到真正重要的问题定义、假设判断与原创发现之中,加速实现“一人造物(OnePersonCreator)”。随着科研能力进一步服务化、标准化和产品化,“灵境造物”也将帮助更多创新者从科研设想到成果交付、从技术验证到应用落地,进一步迈向“一人创业(OnePersonCompany)”。
“灵境造物”已完成多项实战验证。在阻燃材料研发中,系统完成超过3000次技能调用、50万帧分子动力学轨迹计算和461个构象光谱计算,成功创制高效相变吸热材料,消防服隔热能力提升21倍;在汽车电池材料研发中,完成超过1000次技能调用,实现了材料配方的智能优化;在多目标材料优化中,同时优化6个功能目标,完成超过3万次技能调用,展现了强大的智能决策能力。