通过机器学习出现基于物理的假设后,第二阶段(假设测试,橙色轨道)实验性地测试该假设,如果得到验证,将产生新知识,这些知识在第三阶段(物理驱动的发现,红色轨道)中被用于分子优化。 在这项研究中,团队通过 CLT 的整个过程,打开了 AI 黑盒。AI 在闭环优化和知识提取方面发挥了关键作用。 例如,AI 通过 GRYFFIN 算法...