Bilim insanları, hatalarını fark edebilen ve buna göre stratejisini değiştirebilen yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. CLIO (Cognitive Loop via In-Situ Optimization) adlı bu sistem, sürekli güncellenen bir inanç-durum grafiği ile özyinelemeli bir plan-sonra-eylem döngüsünü birleştiriyor.
Sistemin en dikkat çekici özelliği 'kalibre edilmiş saygı' adı verilen kapasitesi. Bu özellik sayesinde CLIO, kendi araçlarının veya varsayımlarının ne zaman yetersiz kaldığını anlayabiliyor, buna yanıt olarak stratejisini adapte edebiliyor ve deneysel revizyonları yönlendirecek mekanik hipotezler üretebiliyor.
Araştırmacılar CLIO'yu gerçek bir bilimsel proje olan akuatik organik redoks akış pili (AORFB) negolyte tasarımında test etti. Sistem, kimyagerlerle yakın işbirliği içinde çalışarak önerileri yönlendirdi ve sonuçları yorumladı. Kimyagerler ise bileşikleri sentezledi, karakterize etti ve tasarım kararlarına katkıda bulundu.
Üç tur boyunca 17 aday bileşik incelenerek, CLIO en iyi fosfonat adayına odaklandı. Karakterizasyon çalışmaları, bu bileşiğin literatürdeki referans değerden 130 mV daha iyi redoks potansiyeline sahip olduğunu doğruladı. Bu başarı, yapay zekanın bilimsel keşiflerde daha aktif roller oynayabileceğini gösteriyor.