电子显微镜图像能展示原子排列或材料缺陷，但传统分析需数周。康奈尔大学研制的自主人工智能系统EMSeek，可将这一过程缩短至几分钟。

该AI平台于4月1日在《科学进展》期刊发表，它通过识别图像特征、确定晶体结构、预测材料性质、比对科学文献并生成报告，简化材料研究流程。通讯作者、康奈尔大学达菲尔德工程学院教授冯奇友指出：“电子显微镜提供大量信息，但转化这些图像为科学理解是主要瓶颈。”冯奇友同时担任康奈尔大学AI for Science Institute联合主任。

EMSeek采用“代理式”架构，多个AI代理协同工作，由中央系统协调任务规划、工具选择和结果验证，模拟人类分析方式。测试显示，该系统能在两到五分钟内处理图像，比专家工作流程快约50倍，已在20种材料上验证性能。

平台注重科学严谨性，每一步都进行一致性检查，确保结果透明可重复。它还能引用文献提供背景，降低无根据结论风险。第一作者、博士后研究员陈光耀表示：“这是一个连接显微镜、材料分析和科学推理的系统，让研究人员减少流程拼接，专注于结果解读。”

出版详情：作者：Syl Kacapyr, Cornell University；标题：《AI turns electron microscopy into materials insights in minutes》；发表于：《Science Advances》(2026)；期刊信息: Science Advances。