阿尔托大学和丹麦技术大学的研究人员开发了一种人工智能(AI)，以加速从可穿戴电子设备到柔性太阳能电池板的新技术的发展。艺术家，代表光谱学的人工智能，立即决定分子如何对光作出反应 - 为创造未来技术所需的设计师材料的知识。

科学家传统上使用光谱学研究对外部刺激的分子反应，这是一种跨越自然科学和工业的广泛使用的方法。光谱学通过观察材料对光的响应来探测材料的内部特性，并导致无数日常技术的发展。然而，现有的实验和计算光谱方法可能非常昂贵。在高度专业化的实验室中，时间昂贵并且通常严重受限，而计算可能是繁琐且耗时的。

通过ARTIST，研究团队提供了一种范式转换，即我们如何确定单个分子的光谱 - 或对光的响应。

“通常，为了找到最好的设备分子，我们必须将先前的知识与某种程度的化学直觉结合起来。然后检查它们各自的光谱是一个试错过程，可以延长数周或数月，具体取决于可能适合工作的分子数量。Aalto大学的博士后研究员Milica Todorovic说，我们的AI可以立即为您提供这些属性。

凭借其速度和准确性，ARTIST有可能加速柔性电子产品的开发，包括发光二极管(LED)或具有屏幕功能的纸张。作为实验室基础研究和表征的补充，ARTIST也可以成为生产更好的电池和催化剂的关键，同时也可以创造出精心挑选颜色的新化合物。

多学科团队在短短几周内使用超过132,000个有机分子的数据集对AI进行了培训。艺术家可以非常精确地预测这些分子 - 以及那些在自然界中相似的分子 - 对光流的反应。该团队现在希望通过使用更多数据训练艺术家来扩展其能力，从而制作出更强大的工具。

“世界各地的实验室都有大量的光谱信息。阿尔托大学教授帕特里克·林克解释说，我们希望继续训练艺术家使用更大的数据集，以便有一天能够随着越来越多的数据进入而不断学习。

研究人员的目标是在2019年在开放式科学平台上发布ARTIST，目前可根据要求提供使用和进一步培训。