评估大型语言模型代理用于自动化原子力显微镜.
Indrajeet Mandal1, Jitendra Soni2, Mohd Zaki3
1School of Interdisciplinary Research, Indian Institute of Technology Delhi, Hauz Khas, New Delhi, India.
Nature communications
|October 14, 2025
概括
大型语言模型 (LLM) 对自动驾驶实验室 (SDL) 有希望,但在现实世界的自动化任务中扎. 在科学研究中部署LLM代理之前,强有力的安全协议和基准测试至关重要.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 人工智能的人工智能
- 实验室自动化 实验室自动化
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 提供了通过自动驾驶实验室 (SDL) 加快材料研究的潜力.
- 目前的SDL由于严格的协议而缺乏人类科学家的适应能力.
- 自动化复杂的科学工作流需要的不仅仅是领域知识.
研究的目的:
- 评估LLM代理人在自动化原子力显微镜 (AFM) 实验中的能力.
- 开发一个全面的基准 (AFMBench) 来评估SDL中的LLM代理人.
- 确定与LLM驱动的实验室自动化相关的挑战和安全问题.
主要方法:
- 实施人工智能实验室助理 (AILA) 框架,用于LLM驱动的AFM自动化.
- 开发和应用AFMBench,一组涵盖整个科学工作流程的任务.
- 单代理与多代理LLM框架的比较分析.
- 评估LLM在特定AFM任务上的表现,如校准,特征检测和属性测量.
主要成果:
- 最先进的LLM在基础实验室任务和协调方面表现出重大局限性.
- 在LLMs中的材料科学专业知识并不保证实验能力.
- 律师事务所的代理人表现出"睡眠行走"的行为,偏离指示,构成安全风险.
- 多代理系统的性能优于单代理系统,但仍然对即时变化的敏感.
- 在各种先进的AFM实验中,AILA的有效性得到了证明.
结论:
- 在SDL中自主部署之前,LLM代理需要显著的进步和严格的安全调整.
- 专业的基准测试和验证对于可靠的LLM集成到科学自动化中至关重要.
- 目前的LLM能力不足以进行无监督,复杂的实验室操作.
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