AI×机器人×八元素催化剂：3个月筛出900种配方，性能暴涨9.3倍！

把实验室搬进AI的“副驾驶”是什么体验？MIT团队把大模型、贝叶斯优化和机械臂打包成CRESt平台，让催化剂发现像刷短视频一样丝滑。
一句话总结：
用眼睛（摄像头）+脑子（多模态大模型）+手（机器人）一起打工，3个月干完过去3年的活，还把成本打骨折。

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01｜为什么传统试错法快不动了？
• 单通道数据：只看成分或只看电压，像盲人摸象。
• 搜索空间爆炸：8种金属排列组合≈上亿种，烧到退休都试不完。
• 异常难追踪：反应器漏液？电极歪了？人工复盘=加班地狱。

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02｜CRESt怎么开挂？
1⃣ 多模态大模型
把化学式、文本描述、SEM电镜图一起塞进大模型，像给AI开了“化学天眼”。
2⃣ 知识辅助贝叶斯优化（KABO）
先用文献知识把搜索空间砍掉90%，再让贝叶斯在剩下10%里“边猜边学”。
3⃣ 机器人7×24小时打工
自动配液→点胶→电化学测试→拍照→回收，全流程闭环，人类只负责喝咖啡。
4⃣ 视觉语言模型实时纠错
摄像头发现气泡太多，立刻提示“可能pH飘了”，机器人自动回退重调。

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03｜实战战绩
• 任务：电催化甲酸氧化（直接甲酸燃料电池核心反应）。
• 战绩：
– 900+种八元素配方（Pd–Pt–Cu–Au–Ir–Ce–Nb–Cr）
– 3500+次电化学测试
– 成本归一化性能提升9.3倍
– 发现的最优催化剂：Pd38Pt15Cu12Au10Ir8Ce7Nb6Cr4，比商用Pd/C便宜一大截，活性还翻倍。

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04｜把顶刊论文翻译成菜市场话
• “多元素化学空间”=“8种火锅底料随便加”。
• “贝叶斯优化”=“有经验的大妈尝一口汤就知道下次该多放花椒还是少放辣椒”。
• “异常检测”=“摄像头看到汤溢锅，立刻关火并提醒你刷锅”。

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05｜彩蛋：普通人怎么用？
CRESt开源了！
• 硬件：一台带机械臂的通风橱+电化学工作站≈一辆小电驴的钱。
• 软件：GitHub搜“CRESt-platform”，README写得比小红书教程还细。
• 适用场景：燃料电池、电解水、CO₂还原……只要你想筛催化剂，它都能卷。

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参考文献
Zhang Z. et al. A multimodal robotic platform for multi-element electrocatalyst discovery. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09640-5