黄 圣
在科技飞速发展的当下，新材料的研发和应用成为推动企业发展的关键驱动力。人工智能（AI）技术的兴起，解决了传统科研工作周期长、成本高、实验复杂度高等诸多难题，为企业的科研工作带来前所未有的变革与机遇。
数据智能挖掘，缩小盲试范围。AI技术能够凭借其强大的数据处理能力，从海量的学术文献、实验数据、专利资料中，精准且迅速地收集新材料方向的信息。同时，能够对这些繁杂数据进行深度“清洗”，挖掘数据背后隐藏的规律，提炼出有价值的部分，揭示材料成分、微观结构与宏观性能之间的复杂关系。
精准模拟预测，降低实验风险。科研开发的实验环节往往耗时费力、成本高昂，且具有一定的风险性。以AI为驱动的模拟技术，能够借助量子力学、分子动力学等理论基础，构建高精度的材料模型，模拟材料在不同条件下的性能表现。借助前期的虚拟实验，不仅能大幅缩短研发周期，降低实验成本，还能在实际制备前发现潜在问题，规避实验风险，为新材料从理论走向应用架起快速通道。
智能创新辅助，跨越学科局限。AI能够通过对大量已有材料和技术的学习，打破传统思维定式和学科壁垒，从全新视角为科研人员提供创新思路。同时，AI还能根据市场需求和应用场景，反向设计具有特定性能的新材料。人机协同，能够充分发挥AI的数据处理与逻辑分析能力及科研人员的专业知识与创造力，实现“1+1>2”的创新效果，为新材料领域带来源源不断的创新活力。
（责任编辑：刘小溪 ）
