“當(dāng)前我們正處于第五次工業(yè)革命的起點，人工智能正在深刻地改變我們化學(xué)與材料領(lǐng)域的研究和發(fā)展范式。”8月17日，在煙臺舉辦的化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域人工智能（AI）研討會上，萬華化學(xué)中央研究院副院長黃岐善指出，以化學(xué)與材料大模型為入口，AI輔助文獻(xiàn)閱讀與實驗設(shè)計，通過高通量的實驗平臺、機器人化學(xué)家配合各種計算化學(xué)的創(chuàng)新方法，以及干濕實驗構(gòu)建大模型數(shù)據(jù)集創(chuàng)立而出的AI模型，正幫助我們更好地進(jìn)行大規(guī)模材料篩選和新分子發(fā)現(xiàn)。
國家自然科學(xué)基金委化學(xué)部化學(xué)理論與機制學(xué)科項目主任沈祥建也指出，AI時代的到來改變了原先“試錯法”模式，極大縮短了分子材料的研發(fā)時間，同時降低了人力成本。
據(jù)了解，機器學(xué)習(xí)是AI的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。它采用數(shù)值算法和統(tǒng)計模型，指導(dǎo)計算機系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，并利用這些知識作出預(yù)測或判斷。“現(xiàn)在如果沒有機器學(xué)習(xí)，我們基本上什么東西都做不下去了。”中國科學(xué)院張東輝院士在接受記者采訪時表示，“通過海量數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)可以預(yù)測新材料的分子構(gòu)型。它幫助我們進(jìn)行降維，把高維空間非常復(fù)雜的問題簡單化，讓過去做不到的事情變得可以實現(xiàn)。”
然而，當(dāng)前應(yīng)用于化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域AI的發(fā)展尚存困難。“AI應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸是數(shù)據(jù)，行業(yè)基本發(fā)掘完公開數(shù)據(jù)的紅利。解決數(shù)據(jù)問題的路徑在自動化與智能化的結(jié)合，核心是改變數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式。”深圳晶泰科技有限公司首席研究科學(xué)家楊明俊表示，“站在企業(yè)的角度，我認(rèn)為還需要從商業(yè)模式、工程優(yōu)化、多元素組合決策等方面做大量探索，形成業(yè)務(wù)－數(shù)據(jù)－模型的有效迭代。”
面對數(shù)據(jù)稀缺、材料理論模型過于簡化兩大難題，煙臺京師材料基因組工程研究院陳躍博士表示，研究院開發(fā)出3項核心技術(shù)：計算化學(xué)輔助的材料數(shù)據(jù)重整技術(shù)（DRCS），破除材料數(shù)據(jù)匱乏的限制；理論化學(xué)強化的AI模型（AI-TEML），解決機器學(xué)習(xí)外推能力不足的缺點；基于小樣本的材料進(jìn)化系統(tǒng)，實現(xiàn)新材料的自動化、智能化迭代。相關(guān)技術(shù)成功應(yīng)用于煙臺顯華科技集團(tuán)股份有限公司的OLED光提取材料、電子傳輸材料、空穴傳輸材料的研究開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，現(xiàn)已孵化為“海森AI平臺”，計劃面向廣大新材料企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用推廣。
材料AI的商業(yè)化前景如何？中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授江俊表示，目前這一產(chǎn)業(yè)仍處于初步階段，擁有諸多機遇，但也存在研究盲區(qū)。他強調(diào)，未來學(xué)界對模型開發(fā)的側(cè)重點應(yīng)從“絕對準(zhǔn)確”轉(zhuǎn)向“需求對接”，站在應(yīng)用端角度思考，抓住“預(yù)訓(xùn)練”與“主動學(xué)習(xí)”兩項關(guān)鍵，通過人機協(xié)同增強AI模型在化工新材料領(lǐng)域的實用性。
本次會議由煙臺京師材料基因組工程研究院主辦，國投科技創(chuàng)新有限公司煙臺基地承辦。北京師范大學(xué)教授陳雪波、北京大學(xué)教授楊槐、華東師范大學(xué)教授朱通、東南大學(xué)教授周蛩樺、中國科學(xué)院化學(xué)研究所副研究員敖宇飛、北京師范大學(xué)教授申林，以及中石化石油化工科學(xué)研究院有限公司副研究員歐琪等專家學(xué)者，煙臺顯華科技集團(tuán)股份有限公司董事長豐佩川等企業(yè)專家出席作報告分享，并圍繞機器學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練、模型遷移，面向未來的工業(yè)化應(yīng)用方向等話題展開深度研討。與會專家表示，正如張東輝院士所說，在現(xiàn)有海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，依靠人工模式已經(jīng)很難走通。相信未來材料AI必將在醫(yī)藥、電子化學(xué)品、高分子材料等領(lǐng)域大放異彩，成為新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展的重要解決方案。
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