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数据“驱动” 新材料开发

来源: 招标采购导航网 发?#38469;?#38388;:2019-08-14 【进入论坛】

以数据驱动的新材料开发,是世界范围内的前沿课题。近日,来自新材料领域的专家、学者、企业家齐聚合肥,共同探讨材料基因大数据驱动下新材料的创新研发成果和产业应用案例。美国国家科学院院士、美国艺术与科学学院院士Mukamel认为,人工智能与科学研究结合的数据驱动创新,是新的物质科学与?#38469;?#26041;法论的发展。材料基因大数据和人工智能将成为科学研究的利器,推动着世界产业升级与经济迅猛发展。

神通广大的新材料

人类物质文明的历史,其实就是一部材料的进化史。材料作为人类赖以生存和发展的物质基础,对人类社会发展起着先导作用。“新材料的突破,是解决当前众多重大社会困境的关键。 ”中国科学?#38469;?#22823;学合肥微尺度物质科学国家研究?#34892;?#20027;任罗毅表示,从可再生能源、绿色化工和环境保护,到洁净水、食品革命和新药设计,再到智能生活和交通,都需要材料科学革命性的突破来推动相关?#38469;?#30340;发展。近年来,中科大和安徽省在新材料领域取得多项突破。

超?#38469;?0世纪最伟大的科学发现之一,超导材料的发现让超导变电站、磁悬浮列车、磁共振?#19978;?#20202;等成为现实。高温超导,是指某些材料在温度降低到某一临界温度,电阻突然消失的现象,零电阻和完全抗磁性是超导的两大特征。中科大陈仙辉教授与中科院物理所合作完成的“40K以上铁基高温超导体的发现及若干基本物理性质研究”项目,问鼎2013年度国?#26131;?#28982;科学一等奖。未来,常温超导材料一旦?#29615;?#29616;,人类文明将会迎来前所?#20174;?#30340;变革。

石墨烯的强度是钢的200倍,不仅具备优异的柔韧性,还是绝佳的导电体,被称为“神奇材料”。如果在当前的飞行器制造材料中添加只有一个原子厚度的石墨烯,那么飞行器的安全性将会显著增强,其他性能也会明显改善。如此一来,还能实现机身轻量化和节能环保的目标。去年,世界顶级期刊《自然》连刊两文报道石墨烯超导重大发现,第一作者均为中科大少年班校友曹原,他在魔角扭曲的双层石墨烯中发现新的电子态,可以简单实现绝缘体到超导体的转变,打开了非常规超导体研究的大门。

安徽淮北生产的陶铝新材料,强度、硬度超过钛合金,但体重更轻、“身价?#22791;?#20302;,目前已应用到“天宫”“墨子”上,未来还会用在C919大飞机上。中科大谢毅院?#23458;?#38431;研发的一种新型电催化材料,能够将二氧化碳高效“清洁”地转化成液体燃料甲酸,这一成果被评为2016年度中国科学十大进展之首。中科大俞书宏教授团队研发的仿珍珠母材料具有超乎想像的机?#30331;?#24230;和韧性,超弹性?#25512;?#21171;仿生材料有望用于地震波检测、外星球探测车传感部件,仿竹节结构纳米材料让太阳能制氢效率提高一个数量级。

大数据催生新思维

近年来,利用人工智能进行材料设计的成果大量涌现,以材料基因大数据驱动的新材料研发模式,正在成为行业研究者的共识。作为产业链的上游环节,新材料产业的发展受到下游应用场景的极大制约。 5G、智能制造、物联网、大数据等快速发展,对材料行业提出新要求,也带来新机遇。目前,欧洲新材料产业整体发展水平较高,拥有一批如拜耳、默克、巴斯夫等优质新材料跨国企业,日本则在重点开发纳米玻璃、纳米金属、纳米涂层等用于信息通信、新能源、生物?#38469;?#21644;医疗领域的新材料。

“大数据发?#36141;?#24212;用在化学材料科学研究上的优势极为明显,依赖于数据训练集的人工智能可以从海量数据中寻找‘隐藏’的相关关系,进而大幅度提高处理复杂过程及实现应用目标的能力。”Mukamel表示,大数据涌现带来的信息风暴为我们提供了一种全新的思维模式,数据不仅仅是存储的堆积,更重要的是,它已经成为科学研究的基础和有利工具。通过对数据的分析进行思考和设计,进而基于海量数据训练神经网络来解决科学问题,将会形成基于大数据和人工智能驱动创新和发展的研究新范式。

材料研发长期沿用基于经验的“?#28304;懟?#27169;式,效?#23454;?#19979;、成本过高,弊端明显。罗毅介绍,随着大数据时代的到来,海量数据处理?#38469;?#30340;积累和人工智能算法的逐步成熟,以数据驱动的创新研究手段,已成为继实验、理论和模拟之后的第四种研究范式,这也正在成为新材料研发的必然选择。 “人工智能的合理应用,可以帮助我们建立不同层面信息的关联,跨越材料宏观性能与微观特征的鸿沟,直接提供应用需求与材料化学结构信息之间的对应关系,大大加速新材料的预测和开发。 ”

基因库提供新线索

140年前,爱迪生成功研制出以碳化纤维为灯丝的白炽灯泡。为寻找合适的灯丝,他曾对1600多种耐热材料及6000多种植物纤维进行实验。?#27426;?#36825;种材料研发的“?#28304;懟?#27169;式,极其耗费资源和成本,难以满足新时代对新材料的迫?#34892;?#27714;。

“以材料基因大数据驱动的新材料研发模式,成为未来材料研发的新范式。 ”中科大微尺度物质科学国家研究?#34892;母?#30740;究员、合肥机数科技有限公司?#24330;?#32463;理李鑫说,从理论的角度出发,结合大数据人工智能分析,可以大幅提高新材料的研发效?#30465;?#38477;低研发成本。2011年,美国启动材料基因计划。2012年,中国工程院提出中国版材料基因计划。由中科大科学家创立的机数科技,正是在这一大背景下应运而生。

“我们建立了强大的材料基因库,掌握了8000万个分子材料数据,可以为新材料的设计和开发提供更高效的研发工具。 ”李鑫透露,机数科技率先建立材料基因创新研究平台,设计了国内第一个材料知识图谱,建成国内最大的材料数据库,其中包含化学反应数据库、催化数据库、合金数据库等国内独有的数据库,在数据积累的同时?#27426;?#21019;新研发新材料,解决产业发?#36141;?#24515;问题。目前,该公司已为?#36879;?#38598;团、振华电子、某飞机集团等企业提供材料数据咨询及新材料定?#21697;?#21153;,累计为合作企业节约成本近亿元。

?#36879;?#38598;团每年在浮选药剂方面的研究和花?#36805;?#36798;上亿元,机数科技利用量子化学模拟和人工智能分析等?#38469;?#25163;段,为该集团解决了磷矿生产工艺与药剂设计问题,每年节约成本950万元。某飞机集团每年在?#26032;?#37096;件记忆金属材料的测试费用高达8000万元,机数科技与该集团合作开展?#30333;?#21512;发动机燃烧流场大?#24515;?#25311;计算”项目,提出发动机用记忆金属的优选方案,帮助该集团提前5个月完?#19978;?#30446;,节约直接成本4300万元。机数科技利用数据驱动新材料研发的新范式,提出新型相变智能窗材料的设?#21697;?#26696;,中科大国家同步辐射实验?#26131;?#23815;文研究组实验验证后发现,新材料超越了以往二氧化钒热致变色和电致变色智能窗的实验结果,甚至突破了传统二氧化钒温控智能窗红外调控能力的理论极限,大大提高了基于二氧化钒的“智能窗”应用可能性。

“未来,材料研发者可以像上谷歌、百度搜索信息一样,在材料基因库平台上搜索各种材料的性质和参数,?#37096;?#20197;通过机数科技的材料工厂与全世界材料开发者合作定制新材料,这将是一个新材料开发的新时代,极大地促进其他行业的飞速发展。 ”赛智基金创始合伙人梁立鹏说。 “以大数据和人工智能?#38469;?#20026;基础的材料研究,是当今世界新材料研发的制高点,需要化学、物理、材料与信息等学科的高度交叉与融合,需要一批立足科技前沿、知晓社会需求的高水平科技人员协同攻关。 ”罗毅坦言。(来源: 安徽日报 记者 桂运安)

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