实验室差异可能误导科学AI模型, 研究人员发出警告

摘要

美国四个实验室的研究显示，实验可变性（如搅拌不一致）会显著影响催化剂性能测量，对用真实数据训练AI模型构成挑战。该研究由SLAC国家加速器实验室牵头，宾州州立大学、斯坦福大学和加州大学圣巴巴拉分校参与，发表于《自然·催化》。研究采用“循环测试”方法，聚焦铑基催化剂在二氧化碳加氢反应中的表现，发现即使遵循相同协议，不同实验室的结果也存在差异，这影响基于机器学习预测催化剂组合的可靠性。