逆向设计加速功能性聚合物定制：AI文献挖掘与自主实验室协同
美国能源部阿贡国家实验室、芝加哥大学和普渡大学研究团队提出一套自主逆向设计工作流程，将文献数据提取、机器学习预测与机器人实验闭环结合，用更少实验次数从目标性能倒推出聚合物配方，并以电致变色聚合物的精准颜色匹配作为示范。
多智能体人工智能与机器人实现闭环实验室材料发现自动化
《Matter》刊发研究显示，中国科学院深圳先进技术研究院团队提出知识驱动的多智能体与机器人系统MARS，通过分层架构协同大型语言模型智能体与实验工具，实现端到端自主材料发现，并在钙钛矿材料实验中完成迭代优化与快速设计验证。
