利用AI加速新材料发现，革新材料科学将成为各国竞争焦点

TechRanger 3月 03, 2021 2.98w 浏览 0

AI是灵丹妙药吗？几乎每个产业都被建议使用AI进行变革，材料科学也不为过。不过，通过AI研发材料科技的趋势比起其他科技还要来得晚，这是因为AI在许多特定行产业仍存在障碍。

基本上，AI算法可以从现有数据库和重复分析中预测新材料成分，以提供用于制造新材料的新配方或组合。机器学习系统可以从研究材料和期刊中挖掘数据，将它们组合起来，并提供对新材料组合的见解。

日本是现今最为积极采用AI变革材料科学的国家之一。日本大阪大学利用AI技术，开发下一代高分子材料，用于价格低廉的太阳能电池。如果能够研发出低价电池，那么就会使太阳能电池和蓄电池的采用率提高，进而促进可再生能源的普及，因此开发出前所未有的低廉材料势在必行。

至于美国，麻省理工学院的报告也指出，麻省理工学院和加州大学研究人员希望通过新的AI系统缩小材料科学自动化的差距，该系统将通过研究论文得出结论以推断出生产特殊材料的新配方。

至于英国，剑桥大学正在讨论使用机器学习预测复合材料机械性能的最新应用，以及机器学习在设计具有所需性能的复合材料中的作用。

研究机构IDTechEx认为，材料科学的一个关键概念是“逆向设计”的点子。简而言之，这可能涉及训练一个模型，且该模型允许输入特性并提出配方、组成、流程参数或其他参数。这些属性并不仅仅是物理性质，还可以是成本，毒性，地理可用性或更多。如果将AI或者机器学习加入其中，这可以加快从材料设计到上市的时间。通常来说，材料的开发周期比起许多产品开发周期还要慢长。

这也是在材料发现的过程中，使用AI和机器学习可以更快地创建新合金，并解决诸如钢之类的有限复合材料资源的问题。

其实，2011年美国欧巴马政府就提出了“材料基因组计划（Materials Genome Initiative；MGI）”。当时MGI受白宫科学科技政策办公室（OSTP；the White House Office of Science and Technology Policy）的监督，旨在协调多个机构之间的联邦材料科学研究，并鼓励私营部门和学术研究人员开发和共享基础材料科学发现数据，以加快创新速度。

未来，以AI推动材料科学趋势将会持续，也将成为未来材料科学的主流思维。

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