韩国首尔国立大学的一个研究团队近日在材料科学领域取得进展。该团队开发出一种利用大型语言模型的人工智能技术，能够将原本在实验室中难以合成的材料结构，重新设计为具备实验可行性的新型结构。这项研究为新材料研发提供了一种新路径。

传统上，人工智能在材料科学中的应用多集中于预测材料的合成可能性。由郑有成教授领导的研究团队则向前推进了一步，他们构建的名为“SynCry”的人工智能框架，专注于对难以合成的候选材料进行主动重新设计。该研究的第一作者、硕士-博士联合培养学生崔在焕表示：“这项研究始于一个简单的问题：我们能否重新利用那些因为合成难度过高而被弃用的虚拟材料?”

该人工智能模型的验证结果显示，其成功将数千个初始结构重新设计为可合成形式。在部分生成的结构中，有相当比例与已知的实验合成材料吻合，表明该模型具备生成全新可行结构的能力。共同第一作者金成敏博士指出：“这项成果是一个重要的例子，表明人工智能可以在材料科学中发挥创造性的设计作用。”

这项于2025年10月6日发表在《美国化学会志》上的研究成果，被认为有望加速如下一代半导体和高效电池等先进材料的研发进程。郑有成教授表示：“这项研究首次证明，人工智能可以直接从难以合成的结构出发，重新设计新材料。”研究团队计划扩展这项工作，目标是开发出用于发现新材料的人工智能实用工具。

出版详情：作者：Jaehwan Choi等人，标题：《基于大型语言模型的合成感知材料重新设计》，发表于：《美国化学会志》(2025)。期刊信息： 《美国化学会志》