Для решения задачи вычислительного материаловедения существует три основных этапа: построение модели или структуры, написание кодов для конкретного научного программного обеспечения и подготовка скриптов визуализации данных.

Чтобы проверить возможности ChatGPT, Цзыцзянь Хонг, профессор Школы материаловедения и инженерии Чжэцзянского университета (Китай) и автор новой работы, опубликованной в журнале Energy Material Advances рассмотрел его с этих сторон, сообщает Phys.org.

"ChatGPT может помочь нам подготовить скрипты для построения атомной структуры, то есть файл cif, скрипты для проведения DFT-расчетов и скрипты для визуализации данных. По крайней мере, он пытается помочь нам из чата, хотя скрипты совсем не работают", - сказал Хонг.

Хонга удивила  способность развиваться и учиться на основе общения.

"Когда я зашел на сайт 20 дней спустя, он дал мне разные ответы, в сторону правильного ответа. А если я даю больше подсказок, например, правильную структуру решетки, он может исправить все сам, совсем как человек", - говорит ученый.

Профессор сообщил, что ChatGPT все еще делает простые ошибки, последовательность вывода не гарантирована, и этические проблемы все еще существуют.

"Но перемены для вычислительного материаловедения действительно не за горами. Мы должны принять их, а не избегать", - сказал Хонг.