利用大语言模型生成的知识图谱加速生物材料发现

该论文的主要研究目的是利用生成式人工智能（AI）技术，通过创建和分析一个大规模的知识图谱来加速科学发现。研究团队通过将生物材料领域的大量科学论文转化为本体知识图谱，以此探索和揭示复杂数据中的潜在关系和结构，从而拓宽科学理解和创新的边界。

知识图谱是一种结构化的语义知识库，通常以图形的方式表现，其中节点代表实体（如概念、地点、事件等），边代表实体间的各种关系。知识图谱的目的是将大量散乱的信息通过关系链接起来，形成一个易于查询和分析的知识网络。这使得知识图谱成为连接复杂数据点、提供深入洞察力的强大工具。