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La plateforme basée sur LLM pour générer de nouvelles recettes de synthèse de matériaux réduit considérablement les essais et les erreurs

Une équipe de recherche dirigée par le professeur Sung Beom Cho de l'École de science et d'ingénierie des matériaux avancés de l'Université de Sungkyunkwan (SKKU), en collaboration avec les équipes des professeurs Jin Sung Park et Hyunsouk Cho de l'Université d'Ajou et du professeur Ju Li du Massachusetts Institute of Technology (MIT), a développé une « plateforme de planification de synthèse de matériaux en boucle fermée » qui utilise un grand modèle de langage (LLM) pour proposer des conditions et des procédures de synthèse pour de nouveaux matériaux complexes et les affiner de manière itérative sur la base de résultats expérimentaux.

Les champs en rampe créent un enchevêtrement plus robuste entre les qubits d'ions piégés