多年來(lái)，人工智能一直在優(yōu)化工作流程與數(shù)據(jù)分析，而機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，更是讓其對(duì)材料科學(xué)的影響按下了快進(jìn)鍵。

人工智能并非取代歷經(jīng)數(shù)十年打磨優(yōu)化的研發(fā)環(huán)節(jié)，而是愈發(fā)成為嵌入式協(xié)作伙伴，在材料研發(fā)全流程中加速候選材料篩選、指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)測(cè)試、優(yōu)化工藝方案。

從偶然發(fā)現(xiàn)到靶向研發(fā)

材料研究長(zhǎng)期依賴基于直覺(jué)的探索式研發(fā)：化學(xué)家和工程師微調(diào)材料組分或工藝中的微小參數(shù)，而后等待實(shí)驗(yàn)結(jié)果。這種模式成效顯著，但研發(fā)周期冗長(zhǎng)。

加之材料化學(xué)、微觀結(jié)構(gòu)、制備工藝中存在數(shù)百萬(wàn)種變量與組合可能，材料研發(fā)從攻關(guān)到成功落地往往需要數(shù)年乃至數(shù)十年時(shí)間也就不足為奇。

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將通過(guò)以下方式重塑這一研發(fā)流程：

• 從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu) - 性能關(guān)聯(lián)規(guī)律，預(yù)測(cè)新型材料是否匹配目標(biāo)性能；

• 實(shí)現(xiàn)逆向設(shè)計(jì)：從預(yù)設(shè)的材料特性與性能指標(biāo)出發(fā)，反向篩選適配的材料組分與微觀結(jié)構(gòu)；

• 與模擬計(jì)算、實(shí)驗(yàn)測(cè)試深度融合，構(gòu)建主動(dòng)學(xué)習(xí)閉環(huán)，選取能獲取最大信息增益的全新測(cè)試方案。

生成式人工智能賦能新材料概念設(shè)計(jì)

生成式模型與大語(yǔ)言模型原理相似，但基于材料化學(xué)與材料科學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可直接提出滿足穩(wěn)定性、禁帶寬度、機(jī)械強(qiáng)度等約束條件的全新材料，而非僅對(duì)已知化合物進(jìn)行篩選。

微軟的MatterGen與MatterSim工作流便是典型案例：MatterGen 可針對(duì)特定功能生成數(shù)千種分子或晶體候選材料，MatterSim 則通過(guò)基于物理原理的模擬計(jì)算對(duì)其評(píng)估，剔除結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定或性能不達(dá)標(biāo)的方案。

該技術(shù)大幅拓展了材料設(shè)計(jì)空間，突破已合成材料的邊界；通過(guò)模擬篩選減少了實(shí)驗(yàn)次數(shù)，且模型可隨新數(shù)據(jù)迭代更新，讓材料設(shè)計(jì)建議兼顧可合成性等約束，有力加速了儲(chǔ)能、量子技術(shù)等領(lǐng)域的研發(fā)進(jìn)程。

機(jī)器學(xué)習(xí)加速材料表征分析

材料表征是研發(fā)核心環(huán)節(jié)，但與其他研發(fā)階段一樣，普遍存在效率低下的問(wèn)題。

設(shè)計(jì)材料時(shí)，科研人員需解析復(fù)雜無(wú)序材料的局部微觀結(jié)構(gòu)與化學(xué)組分。X 射線吸收光譜、電子顯微鏡、中子散射等表征技術(shù)能產(chǎn)出海量高價(jià)值數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)解析難度極高，專家團(tuán)隊(duì)往往需要數(shù)周乃至數(shù)月的分析與模擬才能完成解讀。

美國(guó)勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（LLNL）鄭元碩（Wonseok Jeong）領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)，近期證實(shí)了機(jī)器學(xué)習(xí)可革新這一環(huán)節(jié)：團(tuán)隊(duì)借助 X 射線近邊吸收精細(xì)結(jié)構(gòu)譜（XANES），對(duì)非晶態(tài)碳氮化合物與爆轟殘余物開(kāi)展分析。該研究成果發(fā)表于《材料化學(xué)》期刊。

研究首先訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)，高效采樣非晶結(jié)構(gòu)的龐大構(gòu)型空間，定位具有代表性的局部原子環(huán)境；

再將該模型與高保真原子模擬耦合，建立局部結(jié)構(gòu)與光譜特征的關(guān)聯(lián)模型，實(shí)現(xiàn)XANES 實(shí)驗(yàn)光譜的自動(dòng)化解析。

這套集成化工作流帶來(lái)了多項(xiàng)實(shí)質(zhì)性突破：

• 相較于傳統(tǒng)以人工擬合為主的解析方式，可從復(fù)雜光譜中極速提取結(jié)構(gòu)與化學(xué)信息，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)過(guò)程的近實(shí)時(shí)分析；

• 該技術(shù)框架可泛化應(yīng)用于其他無(wú)序材料乃至不同光譜表征手段，成為適用于多相體系的可復(fù)用、可拓展工具；

• 在爆轟模擬等應(yīng)用場(chǎng)景中，對(duì)殘余物物種的精準(zhǔn)解析可優(yōu)化宏觀模型精度，構(gòu)建微觀結(jié)構(gòu) - 材料性能的閉環(huán)研究體系。

從更廣泛的維度來(lái)看，人工智能輔助表征讓高端科研儀器從靜態(tài)的數(shù)據(jù)生成端，轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)驗(yàn)閉環(huán)中的自適應(yīng)模塊—— 儀器的每一次測(cè)試與數(shù)據(jù)解讀，都可結(jié)合模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)化執(zhí)行。

這大幅縮短了實(shí)驗(yàn)與分析間的時(shí)間差，助力科研人員更高效地探索復(fù)雜參數(shù)空間。

人工智能驅(qū)動(dòng)的制造環(huán)節(jié)工藝優(yōu)化

人工智能變革材料研發(fā)的第三大場(chǎng)景，是研發(fā)與制造的銜接環(huán)節(jié)：研發(fā)重心從新材料發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)向規(guī)?；a(chǎn)的工藝控制。

溫度曲線、保溫時(shí)間、混合工藝、生產(chǎn)線速度等參數(shù)的微小波動(dòng)，都會(huì)顯著影響材料微觀結(jié)構(gòu)、缺陷水平，最終決定產(chǎn)品性能與成品率。

工業(yè)案例證實(shí)：基于人工智能的分析技術(shù)，能挖掘傳統(tǒng)控制策略無(wú)法捕捉的高維工藝數(shù)據(jù)規(guī)律。

例如，西門子將人工智能應(yīng)用于電子制造領(lǐng)域，對(duì)數(shù)萬(wàn)個(gè)工藝參數(shù)分析，精準(zhǔn)判定需進(jìn)行 X 射線檢測(cè)的印刷電路板，檢測(cè)量削減約 30%，同時(shí)產(chǎn)品質(zhì)量保持穩(wěn)定。

另一智能制造案例中，人工智能系統(tǒng)分析生產(chǎn)日志、設(shè)備使用與排產(chǎn)數(shù)據(jù)，定位生產(chǎn)瓶頸、減少停機(jī)時(shí)間，并通過(guò)優(yōu)化工作流與維保方案提升整體產(chǎn)能。

在金屬、水泥、先進(jìn)復(fù)合材料等領(lǐng)域，人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化方案正從研發(fā)端向生產(chǎn)端全面滲透。

該技術(shù)將工藝歷程與性能測(cè)試數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，預(yù)測(cè)材料微觀結(jié)構(gòu)與性能的變化趨勢(shì)；把生產(chǎn)線轉(zhuǎn)化為大規(guī)模實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)與成品率提升，降低非常規(guī)工藝路線的測(cè)試成本；同時(shí)鎖定兼顧產(chǎn)品質(zhì)量的低能耗、低碳排放工藝窗口，助力可持續(xù)發(fā)展。

在此場(chǎng)景中，人工智能的角色更偏向自適應(yīng)控制層，而非材料發(fā)現(xiàn)引擎：它持續(xù)從工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，收緊材料基礎(chǔ)理論研究與實(shí)際應(yīng)用性能間的轉(zhuǎn)化閉環(huán)。

發(fā)展趨勢(shì)與現(xiàn)存挑戰(zhàn)

從上述三類應(yīng)用案例可見(jiàn)，人工智能重塑材料研發(fā)已呈現(xiàn)出多項(xiàng)共性規(guī)律：最成功的應(yīng)用方案，均融合了物理機(jī)理模型、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)，而非單純依賴黑箱預(yù)測(cè)。

當(dāng)人工智能嵌入模擬 - 實(shí)驗(yàn) - 制造全流程閉環(huán)，而非僅應(yīng)用于孤立研發(fā)環(huán)節(jié)時(shí)，創(chuàng)造的附加價(jià)值最大。

人類專業(yè)能力仍處于核心地位：科研人員設(shè)定研發(fā)目標(biāo)、劃定約束條件、審核候選材料、解讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍外的異常材料行為。

與此同時(shí)，該領(lǐng)域仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)偏差、模型泛化能力三大核心挑戰(zhàn)。多數(shù)材料體系存在數(shù)據(jù)集稀疏、噪聲大、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問(wèn)題，基于窄領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，在推廣至全新化學(xué)體系或工藝路線時(shí)，極易出現(xiàn)預(yù)測(cè)失效。

因此，隨著人工智能深度融入材料研發(fā)，構(gòu)建高可信度、具備不確定性感知能力的模型，搭建共享數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，已成為行業(yè)重點(diǎn)攻關(guān)方向。

這些進(jìn)展表明，人工智能對(duì)材料研發(fā)的影響兼具技術(shù)革新與組織模式變革雙重屬性：推動(dòng)實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)向迭代式、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工作模式，讓材料發(fā)現(xiàn)、表征分析、生產(chǎn)制造形成一體化體系，而非線性流程中相互割裂的環(huán)節(jié)。

展望未來(lái)，行業(yè)最大的突破將來(lái)自三大方向：可規(guī)模化應(yīng)用的數(shù)據(jù)平臺(tái)、能輸出預(yù)測(cè)不確定性的智能模型，以及人工智能從頂尖實(shí)驗(yàn)室向全行業(yè)的普及落地，尤其在清潔能源、先進(jìn)制造等高價(jià)值領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

來(lái)源：AZO