AI for Science變革新材料研發(fā)范式
“大語言模型面向文字、視頻、圖片等,應用于人類知識相關領域,而AI for Science面向物理世界,應用于新材料研發(fā)等微觀領域。”在日前舉行的2025中關村論壇年會集體采訪中,深勢科技相關技術人員告訴記者,AI for Science將新材料研發(fā)由過去實驗室為主的模式,轉變?yōu)橛糜嬎銠C進行設計、少量實驗驗證的新計算科學設計范式。
圍繞微觀尺度的工業(yè)研發(fā),深勢科技打造了AI for Science大模型體系——“深勢宇知”,為當前關鍵的材料以及能源、醫(yī)藥等領域的微尺度研發(fā)提供技術支持。其中,新材料研發(fā)團隊,通過材料和過程的智能化研發(fā),為新能源、電子信息、先進制造等工業(yè)行業(yè)賦能,改變傳統(tǒng)的研發(fā)模式。
通過計算與模型的分子性質預測或聚合物預測,有助于發(fā)現更好的、可應用的新材料。
能量轉化效率越高,OLED材料的亮度就越高。但如何從160萬個候選材料中得到能量轉換效率高的OLED分子卻是個難題。采訪中,技術人員分享了高效發(fā)光能力的OLED小分子篩選案例。據介紹,該公司打造的分子大模型Uni-Mol,能預測出分子性質和聚合物性質,通過AI模型進行性質預測,很快就能從160萬個候選材料中篩選出1000個左右的選取分子,避免用實驗一個一個合成帶來的麻煩。
除了用于發(fā)現新材料,AI還可以助力新材料的生產,低成本、高產出率地合成工業(yè)所需的新材料。
比如,鈉電正極材料傳統(tǒng)制備工藝流程包括球磨、干燥、燒結等,通過數據搜集、算法建模、采樣優(yōu)化、迭代反饋,鈉電正極材料工藝得到優(yōu)化,將初始放電容量提升了6%。“其實是使用同樣的材料,但應用了不同的生產工藝,實際產出了更好的一個產品,這是工藝優(yōu)化能夠產生的價值。”技術人員表示。
此外,表征算法在材料的生產和檢測中也大有用武之地。
據該技術人員介紹,深勢科技打造的表征大模型Uni-AIMS,利用深度學習算法自動識別電鏡圖像中的物體,并進行細致的表征計算,可為科研探索和工業(yè)生產提供數據支持。以鋰電池生產為例,鋰電池實際上是由頭發(fā)絲大小的顆粒組成,生產過程中一個關鍵環(huán)節(jié)就是去檢測生產出的顆粒大小是否合格。Uni-AIMS可通過算法高效識別產品中所有顆粒的大小,實現高度自動化。
當前,人工智能正在重塑新材料研發(fā)范式,受到全球廣泛關注。全球科技巨頭和相關創(chuàng)新主體紛紛布局“人工智能+新材料”,并形成一批典型案例。
今年1月,《北京市加快推動“人工智能+新材料”創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2025-2027年)》發(fā)布,提出到2027年,北京“人工智能+新材料”創(chuàng)新能力顯著增強,打造“人工智能+新材料”融合創(chuàng)新示范基地,形成國際領先的新材料創(chuàng)新策源與人工智能應用高地。
北京新材料和新能源科技發(fā)展中心有關負責人表示,北京將統(tǒng)籌推進關鍵技術核心攻關、新材料數據設施構建、智能實驗室建設,新業(yè)態(tài)培育和創(chuàng)新生態(tài),加大對AI+新材料領域的項目支持,提升創(chuàng)新引領能力。
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