在當(dāng)今科技浪潮中，人工智能（AI）正以驚人的速度重塑多個(gè)行業(yè)格局，與新材料領(lǐng)域的深度融合，更是為材料科學(xué)的發(fā)展開(kāi)辟了全新路徑，顯著提升了新材料的研發(fā)效率，引發(fā)了科研界的廣泛關(guān)注。

回顧傳統(tǒng)的新材料研發(fā)歷程，那無(wú)疑是一場(chǎng)充滿挑戰(zhàn)與未知的探索之旅?？蒲腥藛T往往需要依靠自身積累的經(jīng)驗(yàn)和敏銳的直覺(jué)，在浩如煙海的可能性中，通過(guò)大量反復(fù)的實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，來(lái)尋找合適的材料配方和工藝參數(shù)。以智能纖維的研發(fā)為例，這種能夠根據(jù)外界環(huán)境刺激而改變體積或形態(tài)的新材料，在可穿戴智能設(shè)備的構(gòu)筑中有著廣闊的應(yīng)用前景。然而，其研發(fā)過(guò)程卻極為復(fù)雜?？蒲腥藛T首先要深入探究其刺激響應(yīng)機(jī)理，構(gòu)建物理模型進(jìn)行解釋；接著精心挑選合適的材料，運(yùn)用化學(xué)手段對(duì)功能單元進(jìn)行改進(jìn)，反復(fù)實(shí)驗(yàn)摸索出最佳的刺激響應(yīng)條件；最后還要?dú)v經(jīng)紡絲、染整、編織等一系列不同的處理流程，不斷優(yōu)化工藝。整個(gè)過(guò)程不僅耗時(shí)漫長(zhǎng)，而且充滿了不確定性，一款新材料的誕生常常需要數(shù)年甚至數(shù)十年的不懈努力。

人工智能的強(qiáng)勢(shì)介入，為這一困境帶來(lái)了轉(zhuǎn)機(jī)，讓新材料研發(fā)變得高效且精準(zhǔn)。AI憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)Ａ康牟牧蠑?shù)據(jù)進(jìn)行深度剖析和挖掘。借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI能夠迅速建立起材料結(jié)構(gòu)與性能之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系模型，從而對(duì)材料的物理化學(xué)性質(zhì)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和篩選。英國(guó)利物浦大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)的機(jī)器人便是一個(gè)典型案例，該機(jī)器人在短短8天內(nèi)就自主設(shè)計(jì)出了化學(xué)反應(yīng)路線，完成了688個(gè)實(shí)驗(yàn)，成功找到一種高效催化劑，有效提高了聚合物光催化性能。若依靠人工完成這些實(shí)驗(yàn)，則需要數(shù)月之久。日本大阪大學(xué)教授也利用AI技術(shù)取得了顯著成果，他以1200種光伏電池材料作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法深入研究高分子材料結(jié)構(gòu)和光電感應(yīng)之間的關(guān)系，最終在短短1分鐘內(nèi)就篩選出了具有潛在應(yīng)用價(jià)值的化合物結(jié)構(gòu)，而傳統(tǒng)方法則需要耗費(fèi)5 - 6年時(shí)間。這些成功案例充分彰顯了AI在加速新材料研發(fā)方面的巨大潛力。

在國(guó)內(nèi)，“AI + 新材料”的研究與應(yīng)用同樣如火如荼。中國(guó)科學(xué)院上海硅酸鹽研究所的科研團(tuán)隊(duì)，依托長(zhǎng)期積累的超20萬(wàn)條材料科學(xué)數(shù)據(jù)、1000萬(wàn)篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及150萬(wàn)個(gè)專利數(shù)據(jù)，借助大模型的“飛輪效應(yīng)”，成功構(gòu)建了材料智能創(chuàng)制系統(tǒng)。該所副研究員冉念利用這一系統(tǒng)，僅通過(guò)40次自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)，就找到了原本需要進(jìn)行1萬(wàn)次嘗試才能確定的最佳原料配比和工藝，實(shí)現(xiàn)了高達(dá)99.6%的效率提升。而且，研發(fā)出的陶瓷新材料穩(wěn)定性極佳，經(jīng)過(guò)1000多小時(shí)的測(cè)試，性能依然沒(méi)有衰減。

北京的深勢(shì)科技也積極投身于這一領(lǐng)域，通過(guò)計(jì)算模擬和高通量篩選的方式，為企業(yè)帶來(lái)了顯著效益。他們幫助企業(yè)將用于新能源電池的電解液產(chǎn)品研發(fā)周期從18個(gè)月大幅壓縮到了12個(gè)月左右，提速幅度達(dá)到三分之一。小米團(tuán)隊(duì)同樣不甘落后，使用自研的多元材料AI仿真系統(tǒng)，從上萬(wàn)種合金配方中迅速鎖定最優(yōu)解，成功研發(fā)出“泰坦合金”材料，并將其應(yīng)用于小米汽車車身結(jié)構(gòu)件，有效提升了車身結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，減輕了車身重量，同時(shí)提升了續(xù)航能力。