在科学的浩瀚星海中，人工智能（AI）与大数据技术的融合正照亮着材料科学的新航道。中国科学院陆颖、金帆等人在《科学通报》发表题为“人工智能与大数据在材料科学中的融合：新范式与科学发现”的评述文章，为我们揭示了AI for Science如何成为推动科研范式变革的强劲引擎。

PART.01

材料科学中的AI应用

AI技术在材料科学中的应用范围广泛，涵盖了从理论计算到实验设计、数据分析等多个方面。通过AI技术，研究人员能够处理和分析大量复杂数据，揭示材料结构与性能之间的复杂关系，从而加速材料的发现和优化。

在理论计算方面，AI辅助的密度泛函理论（DFT）计算显著提高了计算效率和预测准确性。例如，量子机器学习（QML）模型通过结合DFT数据进行训练，在大规模数据和复杂系统的预测中表现出色。在材料设计与预测方面，AI技术通过机器学习模型，能够高效筛选和设计具有特定性能的材料，极大提高了材料发现的效率。在材料表征方面，AI技术通过高效的图像处理和分析算法，加速了材料的表征过程。例如，深度学习算法在材料显微图像的分类、分割和重建方面表现出色，显著提高了材料分析的精度和效率。

PART.02

自我驱动实验室的兴起

自我驱动实验室（SDLs）是AI与实验室自动化技术相结合的产物，通过集成机器学习算法和机器人技术，实现了从实验设计到数据分析的全流程自动化。SDLs不仅能自主设计实验、收集和分析数据，还能根据分析结果优化实验过程，从而实现闭环的科研流程。这种自主科学发现模式极大地提高了科研效率和准确性，减少了人为错误。

例如，中国科学技术大学开发的机器人化学家“小来”，能够在几周内完成原本需数千年时间的材料合成任务，展示了SDLs在材料科学中的巨大潜力。劳伦斯伯克利国家实验室的A-Lab平台，则通过自主筛选和合成新材料，极大加速了材料发现的过程。

PART.03

大型语言模型的革命性影响

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和GPT-4，正在科研领域掀起一场革命。LLMs通过解析复杂的科学文本数据，提取关键信息，并进行结构化处理，为科研人员提供强大的数据支持。这些模型不仅能够理解和生成科学文本，还能辅助实验设计和优化，显著提高科研效率。

例如，SciBERT和ChemBERT等专门为科学领域开发的LLMs，通过对大量科学文献的训练，展示了卓越的知识提取和数据处理能力。这些模型能够自动提取化学反应信息，优化材料设计流程，提高科研效率。ChemCrow整合了多种化学工具，能够自主规划和执行化学任务，展示了LLMs作为智能代理的潜力。

PART.04

科研范式的改变

AI for Science和智能化科研的发展，正从根本上改变科研范式。从手工操作到智能化、自动化，再到自主科学发现，科学研究正进入一个全新的时代。SDLs和LLMs的结合，不仅提高了科研效率和准确性，还拓宽了科学探索的边界。

未来，随着AI技术的不断进步，智能互联的自动化云实验室将成为现实。这些实验室将超越传统的人工操作限制，通过AI代理驱动的自动化实验设计、执行和数据分析，实现真正的自主科学发现。同时，科学大语言模型的发展，将为材料科学研究提供更强大的工具和方法，推动整个科研领域的革命性变革。

诚邀您深入了解这场科学革命的背后故事。点击文末“阅读全文“，探索AI和大数据如何成为材料科学研究的强大引擎。让我们一起见证并参与这场激动人心的科技变革。

杨帅, 刘建军, 金帆*, 陆颖*. 人工智能与大数据在材料科学中的融合: 新范式与科学发现. 科学通报, 2024, 69(32): 4730–4747

https://doi.org/10.1360/TB-2024-0404

转载、投稿请留言

| 关注科学通报 | 了解科学前沿