在當前云計算已經(jīng)非常成熟的情況下，算力已經(jīng)不再是一個問題。然而，材料合成仍然受到合成路徑復(fù)雜度和缺乏數(shù)據(jù)集等因素的限制，目前尚未有清晰的化學合成路徑預(yù)測機制。突破這個瓶頸的關(guān)鍵是擁有 “數(shù)量足夠多、質(zhì)量足夠好” 的數(shù)據(jù)，以支持 AI 模型的深度學習和迭代算法，這是我們可以摘到材料研究 “高懸果實” 的云梯。
那AI技術(shù)可以幫助新材料研究做什么呢？以晶泰科技為客戶提供的 ”自動化功能材料研發(fā)實驗室” 為例，我們使用高精度的計算模擬方法，對材料的性質(zhì)進行預(yù)測，并使用大量模擬數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)的 AI 模型，結(jié)合真實的實驗數(shù)據(jù)得到精修的 AI 模型，以此實現(xiàn)預(yù)期性質(zhì)材料的智能設(shè)計。而后自動化工作站對材料進行合成與表征，收集的數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化模型，從而加速設(shè)計、合成、分析、測試 DMTA 循環(huán)，這也是加速新材料發(fā)現(xiàn)的技術(shù)邏輯。
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