AutoMat团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 它相当于一位精准的"地图翻译官"，把原子级 STEM 图像自动转成标准 CIF 结构，并一步到位给出形成能等关键物性。 过去的人工流程被缩短到几分钟，真正打通了"显微成像 → 结构重建 → 性质预测"的断层。 此外，团队还专门构建了二维材料数据集 STEM2Mat‑Bench（450 余个样本）进行验证—选择二维材料是因为其单层结构减少多重散射与投 影歧义，更便于精确成像与评测。 AI Agent又解锁了一个领域！ 清华大学牵头，与西北工业大学以及上海AI lab等机构推出了电镜领域的AI agent—— AutoMat 。 结果显示，AutoMat在重建精度与能量预测上全面超越现有多模态大模型与AtomAI等专用工具，首次让"看到原子"真正等同于"理解材料"，为 材料发现和实验流程的自动化闭环开启了高速通道。 电镜领域的AI Agent 电子显微技术的快速发展已达到亚原子级的成像效果，但解析表征图像的原子结构仍然需要专家逐像素判读、手动建模，对应模板结构，这样 才能得到可供计算的晶体结构文件，这一过程往往耗时数小时甚至数天，还容易因噪声或元素重叠出 ...