目前，國外已有人工智能助力新材料研發的案例報道。英國利物浦大學的科研人員研發了一款機器人，在8天內自主設計化學反應路線，完成了688個實驗，找到一種高效催化劑來提高聚合物光催化性能，這項實驗若由人工完成將花費數月時間。不久前，日本大阪大學一名教授利用1200種光伏電池材料作為訓練數據庫，通過機器學習算法研究高分子材料結構和光電感應之間的關系，成功在1分鐘內篩選出有潛在應用價值的化合物結構，傳統方法則需5—6年時間。

[[396236]]

這樣的成功應用蘊藏了探索新材料和科技進步的無限可能。縱觀人類歷史，每一次科技革命都與材料的發展息息相關。工業革命前，石器、青銅器、鐵器的發展將手工業逐漸從狩獵和農牧業中分離出來。第一次工業革命后，鋼鐵和復合材料逐漸占據了人們的日常生活。第三次工業革命后，半導體、高晶硅、高分子材料迅速發展，成為需求量巨大的新材料。本世紀以來，隨著高端制造業的進一步完善，新材料圍繞功能化、智能化、集成化發展路徑，與納米技術、生物技術、信息技術等新興產業深度融合，成為科技進步的重要手段。

新材料的研制是基礎研究和應用基礎研究相互融合促進的過程，往往需要經歷化學性質改良和物理加工改進，過程頗為不易。以近年來興起的智能纖維為例，這種新材料能隨外界環境刺激發生體積或形態變化，可用于構筑可穿戴智能設備。對它研發時，首先要了解其刺激響應機理，并建立一個合適的物理模型進行解釋;其次要選擇合適的材料作為研究對象，運用化學手段改進其功能單元的功能與性質，通過反復實驗摸索其刺激響應的條件，并完善結構單元的性能;最后是生產加工，歷經紡絲、染整、編織等不同的處理流程，不斷進行工藝優化與技術改進。由此可見，新材料研發是一種典型的試錯性研發，經歷周期往往較長。

為了縮短研發周期，人工智能可以作為一個強有力的輔助工具，借助數據共享，對先進材料的物理化學性質進行預測、篩選，從而加快新材料的合成和生產。過去，材料的設計都是通過理論計算來構建結構和性質的關系。不過，由于原子有很多不同的結合方式，設計一個新的分子結構就如同一個搭積木游戲，拼搭過程中無法預知分子的性質。作為人工智能的一個分支，機器學習算法在輔助新材料設計時尤為“得力”，其工作過程主要包括“描述符”生成、模型構建和驗證、材料預測、實驗驗證4個步驟。所謂“描述符”，就是根據現有數據來描述材料的某些特殊性質，再通過非線性的形式構建訓練模型，從而預測新材料性質，這個過程不再依賴物理知識。

人工智能要想和新材料擦出更多的“火花”，仍面臨一些挑戰。比如，AI算法很難準確預測晶體結構，訓練數據的可靠性仍有待理論方法的發展等。為了更好發揮學科交叉融合的乘數效應，除了需要算法不斷改進外，理論計算化學的發展、材料性質表征手段的研發也應齊頭并進。未來，相信通過各方科學家的努力，新材料的創新成果將會不斷涌現。