本技术公开了基于大语言模型的环境化学研究自动化系统及方法,涉及环境化学自动研究技术领域,该用于基于大语言模型的环境化学研究自动化系统包括:关键信息提取模块、结构产生与优化模块、实验方案生成模块、实验管理模块和可视化编辑模块,本发明通过将现实环境中遇到的问题经过语言模型处理与分析,实现了从实验设计到数据分析的全自动化工作流,显著提升了研究的效率与精确性,通过这一方法,可以将复杂的科学问题转化为语言模型可理解的输入,由模型完成复杂的分析和推理过程,再结合物理化学的计算工具,实现对研究对象的全面模拟与计算,有效地降低了人力参与的程度,减少了因人为决策而产生的主观偏差,使得科学研究变得更加系统化和精确化。
背景技术
随着环境污染问题的日益加剧,尤其是各种有机污染物在水体、大气和土壤中的积累,对这些污染物的检测、降解以及其生态影响的研究愈发重要。环境化学的研究不仅涉及对污染物的识别和定量分析,还包括对其化学转化和降解机制的深入理解。目前,污染物的降解路径和相关中间体的研究是环境科学领域中的热点,但由于反应体系的复杂性和污染物种类的多样性,这些研究面临许多挑战,因此亟需更加高效和全面的技术手段来应对这一挑战。
传统的科学研究过程依赖于人类科学家的手动操作、专家知识以及有限的时间,来收集背景信息、设计实验和验证结果,耗费大量时间和精力,容易受限于人类知识的局限性和偏差,而目前的自动化科学发现方法多集中于特定步骤的自动化,受制于特定领域和有限的探索空间,此外,现有研究方法依赖人类专家的经验来设计实验和决策,在复杂化学反应的研究中容易引入主观偏差,尤其在面对具有高度复杂性的化学反应体系时,极大的限制了研究的全面性和准确性。
实现思路