央廣網(wǎng)深圳9月11日消息（記者 鐘金秀）隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，科學家們開始研發(fā)能夠輔助科學研究的大模型。模型越大能力越強，但成本越高；做小了又難以兼顧科學推理與科研工具調(diào)用。能否不依賴單個無所不能的“超級大模型”，而讓多個小模型協(xié)同合作獲得復雜的科研能力？

9月10日，中國科學院深圳先進技術(shù)研究院材料人工智能研究所喻學鋒研究員領(lǐng)銜的研究團隊在《自然-機器智能》發(fā)表最新研究成果，發(fā)布材料研究領(lǐng)域內(nèi)的首個輕量化雙模型協(xié)作智能體“材智云腦MatBrain”。該智能體由兩個輕量化的小模型組成，在材料科學研究中的預測綜合準確率較前沿通用大模型提升66%，部署成本較同類大模型降低95%。這種輕量模型協(xié)作方式在材料性質(zhì)預測、晶體結(jié)構(gòu)設(shè)計等任務(wù)中能夠達到遠超前沿通用大模型的水平。團隊還將MatBrain開發(fā)成可應(yīng)用的AI工具軟件，同步發(fā)布MatBrain體驗版軟件供公眾下載。

研究人員演示“材智云腦MatBrain”進行科學決策，并在機器人上執(zhí)行（央廣網(wǎng)發(fā) 受訪單位供圖）

AI“材料專家”與“科研執(zhí)行者”

近年來，大語言模型、高通量計算、機器學習等大型材料數(shù)據(jù)庫快速發(fā)展，研究人員得以更快地獲得晶體結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)，并更高效地開展科學研究。但在真實的工作中，科學推理和工具執(zhí)行具有不同的任務(wù)特征。

“科學推理和科研工具調(diào)用這兩種科研能力很難在同一個輕量化模型中做好，換成數(shù)千億參數(shù)的通用大模型雖然可以提高科研能力，但會帶來巨大的計算和部署成本�！闭撐牡谝蛔髡摺⑸钲谙冗M院博士后史桐雨介紹，與其讓單一模型同時承擔所有功能，不如將“科學分析”和“科研執(zhí)行”進行專業(yè)化分工，并通過模型協(xié)作完成復雜材料研究。

基于這一思路，研究團隊開發(fā)出了“材智云腦MatBrain”智能體。該模型由Mat-R1、Mat-T1兩個輕量化的模型組成。其中，300億參數(shù)（30B）模型Mat-R1主要負責“想”，即理解材料結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，判斷計算結(jié)果是否合理，并根據(jù)已有證據(jù)決定下一步研究方向。140億參數(shù)（14B）模型Mat-T1主要負責“做”，即調(diào)用材料數(shù)據(jù)庫、晶體結(jié)構(gòu)生成模型和性質(zhì)計算程序，完成結(jié)構(gòu)生成、計算分析和結(jié)果整理等任務(wù)，兩者通過反復“執(zhí)行—分析—反饋—再執(zhí)行”共同完成科研任務(wù)。

如何訓練這兩個小模型？

對于負責“想”的Mat-R1模型，研究人員整合了材料數(shù)據(jù)庫和科研文獻，將晶體結(jié)構(gòu)、材料性質(zhì)、合成方法與應(yīng)用信息進行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建了約25.2萬條高質(zhì)量材料指令數(shù)據(jù)，對模型進行訓練。對于負責“做”的Mat-T1模型，則構(gòu)建了Mat-MCP材料科研工具平臺，將以往公開的數(shù)據(jù)庫、生成模型和計算程序統(tǒng)一封裝成Mat-T1模型可調(diào)用的科研工具，并通過2萬個復雜材料科研問題對其進行強化學習。

“兩個模型角色明確，分工合作。Mat-R1就像‘材料專家’，負責判斷，Mat-T1就像‘科研執(zhí)行者’。如果結(jié)果不合理或者信息不充分，Mat-R1就會重新提出下一步研究要求，再讓Mat-T1繼續(xù)執(zhí)行�！笔吠┯杲榻B。

判斷更準確，部署成本更低

研究結(jié)果表明，兩個模型組成完整的MatBrain智能體后，不僅能夠完成材料結(jié)構(gòu)生成、性質(zhì)預測、穩(wěn)定性分析和合成路線規(guī)劃等材料科研任務(wù)，還能夠進一步參與開放式材料發(fā)現(xiàn)過程。在電催化劑的應(yīng)用中，該模型完成了從科學假設(shè)形成、3萬個候選結(jié)構(gòu)生成、多階段計算篩選，到候選材料實驗驗證的完整研究鏈條。

在執(zhí)行長時程復雜的材料創(chuàng)制任務(wù)中，MatBrain的材料預測綜合準確率較前沿通用大模型提升66%。相較于依賴數(shù)千億參數(shù)通用模型的技術(shù)路線，MatBrain由30B和14B兩個相對輕量的模型組成，其硬件部署成本可降低超過95%，使先進材料科研智能體有望從大型計算中心進一步走向普通實驗室工作站。

研究人員將MatBrain與具身智能技術(shù)相結(jié)合（央廣網(wǎng)發(fā) 受訪單位供圖）

“在推動成果轉(zhuǎn)化方面，我們將MatBrain與材料中試生產(chǎn)數(shù)據(jù)相結(jié)合，為產(chǎn)業(yè)定制化開發(fā)材料智能體——材智云腦，為新材料等領(lǐng)域的突破提供高效的智能化解決方案。”喻學鋒介紹。團隊還與多家企業(yè)共建創(chuàng)新聯(lián)合體，同時正致力于將MatBrain作為機器人“決策大腦”，與具身智能技術(shù)相結(jié)合，搭建具身智能機器人科學家，推動構(gòu)建具身智能自主實驗室新范式。