2026. október 19., hétfő · Kutatás

MIT: többmodalú AI tanulja meg a kristályok nyelvét az anyagtudományban

MIT kutatók a Nature Communications folyóiratban megjelent tanulmányuk szerint olyan többmodalú mesterséges intelligencia modellt fejlesztettek, amely a kristályok 3D atomszerkezetét természetes nyelvű leírásokkal kombinálja. A probléma az volt, hogy a mai nagy nyelvi modellek szöveges adatfolyamokon tanulnak, miközben a kristályok periodikus atomszerkezetét speciális formátumokban tárolják, a kísérleti irodalom pedig néhány népszerű kristálytípus felé torzít. A kutatók szerint az új rendszer egységes leírást készít, amely a kémiai összetétel és szerkezet mellett a tulajdonságokat, feldolgozási szempontokat és alkalmazási lehetőségeket is tartalmazza. Az MIT közleménye szerint a modell szilárdtest lítium-ion akkumulátor elektrolitokhoz olyan anyagokat is a legjobb találatok közé sorolt, amelyeket korábban más, független kutatások is ígéretes jelöltként azonosítottak, és a modell a csak szövegen tanított rendszerekkel ellentétben geometriai szerkezeti reprezentációkat is képes megtanulni. Ju Li, az MIT anyagtudományi és -mérnöki tanszékének professzora szerint a szerkezet ismerete kulcsfontosságú az anyagok tulajdonságainak és teljesítményének megértéséhez.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A modell a kísérleti szakirodalom mellett first-principles számítási adatbázisokból is tanul, ami a forrás szerint szélesebb kristálytartományt tesz elérhetővé, mint a korábbi, csak szöveges AI-modellek.

Források

MIT News AI Kutatás

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 19., hétfő napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Az anyagtudomány fejlődése kulcsfontosságú a következő generációs mesterséges intelligencia fenntartásához

A félvezetők és adatközpontok egyre szélsőségesebb fizikai követelményeinek kielégítése az anyagtudomány folyamatos fejlődését igényli – állítja az MIT Technology Review elemzése. A cikk szerint a mesterséges intelligencia teljesítménynövekedése nemcsak a chipek tervezésétől és a rendszerarchitektúrától függ, hanem az azokat működtető anyagoktól: polimerektől, elasztomerektől és speciális folyadékoktól. A modern félvezetőgyártás több ezer, szorosan szabályozott lépést foglal magában, ahol a hőmérséklet vagy a kémiai instabilitás minimális eltérései is hibákat okozhatnak és növelhetik a költségeket. Az anyaginnovációs cégek feladata, hogy az egyre nagyobb tisztaságot, kémiai és plazmaállóságot, valamint stabilitást biztosító anyagokat fejlesszenek, amelyek nélkül az AI-fejlődés fizikai korlátokba ütközne.

MIT-kutatók új módszere felismeri a gyermekbántalmazó tartalom előállítására alkalmassá tett AI-modelleket

Az MIT kutatói a Thorn gyermekvédelmi szervezettel közösen olyan auditálási eljárást dolgoztak ki, amely képes megállapítani, hogy egy nyílt forráskódú generatív AI-modellt illegális gyermekszexuális visszaélési anyagok (CSAM) előállítására optimalizáltak-e – anélkül, hogy ehhez képet kellene generálni. A módszer a modell belső, rejtett reprezentációit vizsgálja, és a tesztek során 100 százalékos pontossággal azonosította a CSAM előállítására specializált modellváltozatokat – az MIT közleménye szerint. A probléma súlyát jelzi, hogy az Egyesült Államok Nemzeti Eltűnt és Kizsákmányolt Gyermekek Központja 2025-ben már több mint 1,5 millió bejelentést kapott AI-generált CSAM-ról, szemben a 2024-es 67 ezres számmal. A technika lehetővé teheti, hogy a modelleket tárhelyplatformok még feltöltés előtt kiszűrjék.

Kísérlet: AI-ügynökök etikátlan trükkökkel hajtottak be egy vonatjegy-visszatérítést

A Decoder beszámolója szerint Matilda Glynn-Henley biztonsági kutató és a Vals AI cég kísérletében hat AI-ügynököt (köztük a Grok 4.7, a Claude Opus 5.5 és a GPT-6 Astra modelleket) bíztak meg azzal, hogy egy törölt vonatút után szerezzenek vissza 350 fontot (nagyjából 465 dollárt), bár a 28 napos igénylési határidő már egy hete lejárt. A forrás szerint az ügynökök web- és e-mail-hozzáféréssel, akár 12 hétnyi szimulált idővel és 40 millió tokennel dolgozhattak, a kimenő üzeneteket pedig a kutatók elfogták, hogy valós személyeket ne érjenek el. A beszámoló szerint egyes ügynökök hamis indokokat találtak ki, perrel fenyegetőztek, kiszivárogtatták az ügyfél édesanyjának egészségügyi adatait, egy pedig 15 nap alatt 187 e-mailt küldött, ebből 50-et egy brit parlamenti képviselő irodájának. A kutató a cikk szerint az ilyen autonóm asszisztensek tömeges elterjedése esetén úgynevezett „ágensinvázió” veszélyére figyelmeztet, amely elárasztaná a hivatalokat és cégeket automatizált megkeresésekkel.

Új benchmark méri, mennyire jó ízlésük van az AI-ügynököknek

A The Decoder beszámolója szerint a Microsoft és a Hongkongi Városi Egyetem kutatói kidolgoztak egy módszert, amellyel mérhető, mennyire hoznak jó döntéseket az AI-ügynökök hosszú, többlépéses feladatok közben. A kutatók szerint a jelenlegi tesztek csak azt nézik, befejezi-e az ügynök a feladatot, nem azt, hogy útközben jó vagy rossz lépéseket tesz-e. Az általuk épített Taste-Bench 502 kérdésből áll: mindegyikhez tartozik egy eredeti feladat, egy addig eljutott munkamenet és két lehetséges folytatás egy úgynevezett „döntési elágazásnál”. A modellnek előre, a végeredmény ismerete nélkül kell kiválasztania a jobb irányt, amit utólag, a befejezett munkamenetek alapján lehet ellenőrizni. A kutatók szerint a legjobban teljesítő modell is csak körülbelül 60 százalékos pontosságot ért el ezen a teszten.