For en hyggelig overraskelse - jeg mottok nettopp en papirkopi av Journal of Materials Research med artikkelen vår på omslaget! Artikkelen vår, "Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks", utforsker hvordan AI kan gå utover statisk gjenfinning for aktivt å bygge og avgrense sine egne kunnskapsstrukturer. Systemet utvikler en graf over konsepter og relasjoner gjennom rekursiv resonnement - effektivt "tenke i grafer" - og organiserer seg selv i skalafrie, modulære nettverk som speiler hvordan menneskelig kunnskap utvikler seg. Implikasjonene er spennende: denne tilnærmingen kan transformere hvordan AI oppdager nye materialer, kobler ideer på tvers av disipliner og genererer vitenskapelige hypoteser - noe som fører til selvorganiserende, resonneringsdrevne systemer for vitenskap og ingeniørfag. Dette arbeidet ble publisert som en invitert artikkel i forbindelse med min @Materials_MRS Distinguished Invited Speaker Lecture på MRS Spring Meeting i Seattle, og jeg er takknemlig overfor MRS Journal of Materials Research og @SpringerNature for å ha det på omslaget. En stor takk til alle som fremmer grensen for AI-drevet oppdagelse og grafbasert resonnement! Det er en spennende tid for konvergensen mellom vitenskap, intelligens og design.