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AI機器學習技術加速功能新材料的研發

1.痛點問題新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規模化的長周期探索。根據國家工業和信息化部對30余家大型骨干企業調查結果顯示，130種關鍵材料中，有32%國內完全空白、54%雖能生產，但性能穩定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發難題。本項目著眼于新材料研發，希望通過創建目前業內空白的智能化新材料研發范式，引領行業智能材料開發自動化服務與工藝的開發。在數字化、智能化浪潮中，國家和各行業的產業界都非常看重科研的智能化升級。通過持續的交流與調研，我們發現許多企業和研發團隊目前對智能研發存在大量潛在需求，而智能研究服務與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業，以AI賦能研發（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團隊，向國內引進并自主開發世界前沿的AIforScience技術，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案本技術為新材料研發數字化智能服務平臺，可在材料研發過程中對各個尺度以及不同研發階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經網絡，卷積神經網絡等，我們根據不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發，設計智能化的深度學習系統。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設計智能化的深度學習系統。3.針對功能材料研發的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關材料的研發速度，從而大大地降低研發成本與時間，為企業獲得有競爭優勢的科研壁壘。自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術，將實驗數據轉換為可操作的智能指導，快速瀏覽并利用復雜的數據，提升認知能力。智能化研發平臺 3.合作需求擬成立公司推動該項成果的產業化進程，希望對接 1）工程化、產品化所需的資源； 2）新能源、新材料領域合作企業。

清華大學 2022-09-23

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