研究提出工程活材料本体论与编码体系，验证生成式AI可辅助新材料设计

B910化工消息：4月29日，一项发表于arXiv的研究为新兴的工程活材料（Engineered Living Materials, ELMs）领域提出了一个通用的本体论和编码方案，旨在为该领域的沟通和发现建立共同语言。

ELMs是将生物体（如细菌、真菌或哺乳动物细胞）整合到材料基体中制成的功能性材料，能够自修复、感知环境变化或执行特定的生化功能。然而，该领域长期缺乏统一的分类和描述体系，阻碍了不同研究团队之间的有效沟通。

研究团队提出的本体论包含三个核心组件：ELMs的分类学体系、工业应用分类和合成加工方法分类。每个组件都被系统地组织、列举、分类、编码和解释。团队将这一框架应用于100个代表性ELMs案例，验证了其对该领域多样化材料类型、广泛应用范围和多种合成方法的适应性和实用性。

研究的创新之处在于进一步探索了生成式AI对该本体论和编码方案的可使用性。团队通过多种方式进行了验证：检查自然语言和编码方案均可用于描述ELMs，验证生成式AI能够根据本体论正确编码ELMs案例，并证明了本体论和编码与生成式AI工具在说明新型ELMs和支持概念设计方面的协同适用性。

研究团队表示，该本体论和编码方案配合支持性术语表，可以作为ELMs领域的综合分类工具，有望加速科学和技术发现。通过为生成式AI提供结构化的"设计语言"，这一框架为AI驱动的活材料创新奠定了基础。 （来源：arXiv）