AI 技术的进步为新材料研发带来新机遇。传统的材料研发模式往往依赖实验与试错，研发过程通常较长，所需的工程量又十分巨大。随着信息技术在材料模拟领域的进步，高通量计算系统可以在短时间内获得大量数据，并利用人工智能筛选和设计新材料，从而大幅提升材料研发速度，降低材料研发成本。
1. AI 技术有望大幅缩短新材料研发周期
传统新材料研发模式耗时极长，新材料从发现到工程化实际应用，特别是在航空航天、电子信息等领域，产品的寿命周期、安全可靠性能要求严苛，边际更新至少需要20~30年时间。
通过大数据和机器学习提取数据，建立模型，以此来指导材料科学发现的模式，可以缩短材料研发周期、减少投资，进而加快整个领域的创新进程。
2. 未来已来，AI 已在材料分析与预测方面展现潜力借助人工智能的强大计算能力和智能算法，研究人员能够更加高效地分析大量的数据，从中发现潜在的材料组合和性能特点，从而提高材料研发速度，显著降低试错成本。人工智能能够快速预测材料在不同条件下的性能表现，加速新材料的设计和优化过程。这种高效的预测能力使得研发周期大大缩短，让新材料快速应用到实际生产中。
这里以之前超导材料的热议为例，观点是在理论的认证和实验创新方向上有好的启示。
3. “智能化“促进材料创新加速
随着芯片从平面结构向三维结构等的升级，新器件新工艺推动着材料创新。人工智能在数据分析、机器学习等方面的强大能力，能够加速材料的筛选和设计过程，从而显著降低研发周期和成本，也将助力半导体材料研发创新。已有多家半导体企业及研究机构借助人工智能技术开展材料研发。
查看资料
收藏
顶 
踩 
