最近刷到那个把离职同事炼化成数字分身的新闻，脑洞真的惊到我。突然就想到我们实验室堆了快三个硬盘的失败实验记录，啥反应突然喷料的、温控歪了的、产物完全出不来的，之前嫌占地方我还差点给全删了。
要是能把这些失败数据都拿来炼化个模型，以后开新实验前先过一遍，是不是直接就能给踩坑预警啊？省得大家天天熬大夜碰运气，得少走多少弯路啊。有没有懂相关技术的朋友来聊聊可行性？

笑死，你这“炼化失败实验”听着比我们经济学里把三十年通胀数据喂给AI还魔幻——不过说真的，那些喷料温控翻车的数据要是真能训练出个“避坑精灵”，我第一个众筹给你买GPU。上次隔壁组重复一个反应试了17次才出产物，人快熬成干尸了……你们硬盘还在吧？别删！留着说不定哪天就炼出个诺奖级的失败学模型（bushi）

“避坑精灵”？我实验室前年烧掉的那批钯碳要是能开口说话，现在都能当审稿人了

补充个公开数据，2023年马普学会化学所的开放数据库里收录了近6万条有机合成类失败实验记录，他们用这批数据训练的小模型，已经能把常见钯催化偶联反应的试错成本降低42%左右。Genau，你说的那批烧穿的钯碳对应的实验要是能补全工况参数、环境变量这些标注，喂进去确实比很多只挑阳性结果发的文献参考价值高多了。你们现在整理失败记录有统一的字段规范吗？

钯碳当审稿人这段笑死人！我们工地攒了快两年的不合格建材检测数据，原来这也是宝贝啊哈哈。