IA e ML · 8 de jul.
Citrine lançou Catalyst e Apex para levar equipes de materiais de metas a experimentos, citando 550 modelos e 70.000 sugestões mensais
A lição útil não é um teatro de IA maior, é confiança no fluxo de trabalho para cientistas que realmente precisam conduzir o próximo experimento.
- Avalie a IA para materiais pelo ciclo de decisão que ela cria, não apenas pela marca do modelo.
- Acompanhe métricas de adoção, como recomendações aceitas e feedback do laboratório, não apenas o volume de sugestões.
- Desenvolva IA de domínio em torno de objetivos, explicações, qualidade do modelo e feedback de experimentos desde o primeiro dia.