2019年2月 ， 美国国家科学院发布了针对材料研究的第三次十年调查——《材料研究前沿：十年调查》 ， 评估了过去十年中材料研究领域的进展 ， 确定了未来十年材料研究的机遇、挑战和新方向 。
其中 ， 在纳米材料、高熵合金等前沿材料研究领域 ， 人工智能被寄予厚望 。
机器学习方法在材料设计和材料筛选方面表现出巨大潜力 ， 有望极大推动新型材料的发现和传统材料的更新 。
反过来 ， 人工智能的发展也离不开材料科学的助力 ， 智能机器人、可穿戴医疗设备、虚拟现实（VR）成像、物联网城市系统……未来的智能传感器需要极高的灵敏度、柔韧度、透明度和稳定性 ， 这对材料提出了新的要求 。
“人工智能与材料科学 ， 两者应加深交流 ， 相互促进 。 ”
中国科学院院士赵忠贤在2019年粤港澳大湾区科技创新论坛上提出 ， 未来 ， 解决人工智能使用的敏感元器件问题要靠材料科学 ， 同时也有必要根据材料科学的需求去发展人工智能技术和理论 。
先有数据再有算法
“人工智能是个雏形 ， 可以推动很多领域进步 ， 还需要专业人士去改造 。 ”欧勇盛说 ， “现在 ， 交叉学科是创新的原动力 ， 人工智能作为一种工具 ， 更需要与其他学科合作才能发挥其最大的作用 。 ”
作为人工智能深度学习的基础 ， 数据的质量和数量是这一学科的关键 。
目前 ， 不少国家拥有自己的材料学数据库 。
“有了数据库 ， 人工智能方法如深度学习等才能提取数据之间的关联和规律 。 ”刘淼表示 ， “有些学科与人工智能交叉得少 ， 就是因为数据量不够大 。 ”
2018年 ， 由刘淼等人联手正式开始创建我国材料科学数据库Atomly ， 该数据库已经在2020年8月上线 。
“材料学数据库上线后 ， 主要影响有两方面 。 ”刘淼解释说 。
首先 ， 目前大多数研究都是基于经验指导 ， 即研究人员会根据自己的经验做判断 ， 通过实验合成表征对材料进行试错和验证 ， 而当大数据和人工智能介入后 ， 通过数据驱动的方式进行预测 ， 让实验更加有的放矢 。
其次 ， 人类个体的认知能力有限 ， 即便是积累毕生所学 ， 依然会遇到瓶颈 ， 计算机则可不断横向扩展 ， 无上限可言 。
“2016年AlphaGo打败了人类棋手 ， 未来人工智能和材料科学数据库也有望不断进步 ， 成为人类材料科研的好帮手 。 ”刘淼说 。
相关论文信息：
《中国科学报》(2021-01-28第3版信息技术原标题为《人工智能助力材料学未来已来》)
编辑|赵路
排版|郭刚


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