MIT 团队构建多模态 AI 模型，让模型“看见”晶体原子结构

MIT 研究人员构建了一个面向晶体材料的多模态 AI 模型，将 3D 原子结构与自然语言描述结合，相关论文发表于 Nature Communications。研究显示，该模型在筛选固态锂离子电池电解质材料时，排名靠前的结果包含已被独立认定为有前景的候选材料，并能学到纯文本模型无法获得的几何表征。团队用对比学习让模型对齐结构与文本描述，训练数据包含从实验论文和第一性原理计算数据库生成的描述性文本。