人(rén)工智能對(duì)合成樹脂行業的(de)影(yǐng)響
2024-07-11
信息技術爲産業帶來(lái)了(le)一場(chǎng)革命。正如300年前蒸汽機的(de)發明(míng)啓蒙了(le)現代工業,現在的(de)數字化(huà)浪潮帶給了(le)各行各業一種進一步提升生産力的(de)“新工具”。人(rén)工智能、大(dà)數據等技術不斷進步,并且在圖像識别、語義分(fēn)析、棋類遊戲等方面達到甚至超越了(le)人(rén)類。人(rén)工智能賦能各行各業,爲産業、科研帶來(lái)了(le)新機遇。
人(rén)工智能的(de)興起,爲有機合成和(hé)高(gāo)分(fēn)子合成領域帶來(lái)前所未有的(de)革命性變化(huà),正在逐步改變合成化(huà)學的(de)研究和(hé)實踐方式。利用(yòng)人(rén)工智能的(de)算(suàn)法和(hé)模型,合成化(huà)學家們能夠更加精确地預測分(fēn)子的(de)性質,優化(huà)多(duō)步逆合成路徑,深入理(lǐ)解單步轉化(huà)過程中的(de)結構與性能關系,建立高(gāo)分(fēn)子結構與功能之間的(de)定量關系,設計和(hé)優化(huà)聚合過程,預測生物(wù)大(dà)分(fēn)子的(de)結構和(hé)序列,以及開發自動化(huà)和(hé)智能化(huà)的(de)合成平台等,不僅提高(gāo)了(le)合成化(huà)學的(de)效率和(hé)精确度,也(yě)爲解決複雜(zá)合成問題提供了(le)新的(de)視角和(hé)方法。近年來(lái),我國科學家在這(zhè)一前沿領域取得(de)了(le)一系列具有國際影(yǐng)響力的(de)突破性成果,爲人(rén)工智能在有機與高(gāo)分(fēn)子合成中的(de)應用(yòng)和(hé)發展打下(xià)了(le)堅實的(de)基礎。
1材料科學和(hé)研發效率的(de)提升
人(rén)工智能技術在材料科學領域的(de)應用(yòng),特别是在合成樹脂行業,正在以前所未有的(de)速度産生大(dà)量數據。每秒鐘(zhōng),全世界用(yòng)在物(wù)理(lǐ)、化(huà)學、材料領域的(de)超級計算(suàn)機算(suàn)力高(gāo)達~1017個(gè)雙精度浮點運算(suàn),生産約千萬億字節(PB)級别的(de)有效數據。這(zhè)些數據通(tōng)過高(gāo)通(tōng)量材料制備表征等新方法,可(kě)以通(tōng)過一次制備過程獲得(de)成百上千個(gè)材料組分(fēn),大(dà)幅提升材料科學研發的(de)效率。合理(lǐ)的(de)采集、存儲、處理(lǐ)、查詢、整理(lǐ)、複用(yòng)這(zhè)些科學數據已逐漸成爲一門新興且關鍵的(de)領域。人(rén)工智能賦能材料科學,有望爲材料科學帶來(lái)範式化(huà)革命,即通(tōng)過數據方式高(gāo)效指導材料研發路徑,從而提升效率,降低成本。
2優化(huà)材料合成過程
采用(yòng)機器學習(xí)進行新材料的(de)合成設計,漸漸成爲新材料合成及設計的(de)新選擇,也(yě)給深入研究新的(de)化(huà)合物(wù)合成準則帶來(lái)了(le)可(kě)能,
從大(dà)量的(de)實驗數據出發,通(tōng)過訓練探究規律、積累經驗,機器學習(xí)可(kě)以像一位經驗豐富的(de)材料科學家一樣,篩選分(fēn)析,做(zuò)出判斷,給出預測,甚至做(zuò)得(de)比人(rén)類更好,大(dà)大(dà)節省了(le)時(shí)間與實驗損耗。随著(zhe)算(suàn)法的(de)豐富和(hé)複合框架的(de)更新,新材料的(de)合成設計與開發會以難以想象的(de)速度發展。
3化(huà)學研究的(de)變革
随著(zhe)人(rén)工智能與大(dà)數據技術的(de)發展,人(rén)工智能驅動的(de)科研範式AI for Science已開始在諸多(duō)科研領域發揮重要作用(yòng)。對(duì)于化(huà)學尤其是精準化(huà)學研究,AI技術也(yě)将帶來(lái)重要影(yǐng)響,無論是在新材料發現、模拟準确性、合成路徑優化(huà),還(hái)是在實驗自動化(huà)方面,它都在推動著(zhe)精準化(huà)學的(de)進步。
1
-提高(gāo)計算(suàn)模拟的(de)準确性-
AI可(kě)以在計算(suàn)模拟中起到加速器的(de)作用(yòng),特别是在處理(lǐ)電子結構中的(de)複雜(zá)相互作用(yòng)時(shí)。傳統的(de)電子結構計算(suàn)需要大(dà)量計算(suàn)資源,而AI通(tōng)過神經網絡和(hé)其他(tā)機器學習(xí)技術,能夠在短時(shí)間内給出更準确的(de)模拟結果。同時(shí),複雜(zá)AI模型強大(dà)的(de)表達能力可(kě)以用(yòng)來(lái)進行波函數高(gāo)效采樣,得(de)到體系精準的(de)能量和(hé)性質。
2
-促進化(huà)學合成路線的(de)智能優化(huà)-
化(huà)學合成路線的(de)選擇和(hé)優化(huà)涉及諸多(duō)變量,從原料、反應條件到設備選擇。AI能夠從海量文獻和(hé)實驗數據中,挖掘出最佳合成路線,預測最佳反應條件,從而降低成本,提高(gāo)研究效率。
3
-實現實驗室操作的(de)自動化(huà)和(hé)高(gāo)通(tōng)量篩選-
結合機器視覺和(hé)AI技術,實驗設備可(kě)以實現智能化(huà)操作,提高(gāo)實驗效率。尤其在化(huà)學合成中,AI驅動的(de)機器人(rén)平台已經能夠在數天内完成原本數十年的(de)實驗任務,極大(dà)地提升了(le)化(huà)學研究的(de)速度和(hé)精度。
4
-加速新材料的(de)研發-
傳統的(de)材料研發往往基于“試錯法”,其研發周期長(cháng)、效率低,費時(shí)費力。AI for Science 給新材料數字化(huà)研發帶來(lái)了(le)新的(de)機遇和(hé)挑戰。盡管對(duì)“彎道超車”一詞有不同的(de)看法,就新材料研發而言,借助于不斷強大(dà)且成本不斷降低的(de)高(gāo)性能計算(suàn)力、數據傳輸能力、數據存儲能力等,通(tōng)過大(dà)數據、雲計算(suàn)、人(rén)工智能以及日益增多(duō)的(de)圍繞材料設計和(hé)性能預測的(de)各種智能算(suàn)法和(hé)模型,開展計算(suàn)、數據、AI 和(hé)實驗緊密結合的(de)“四位一體”的(de)“理(lǐ)論設計在前,實驗驗證在後”的(de)材料數字化(huà)研究方法、業态和(hé)模式,可(kě)變革僅基于實驗“試錯法”的(de)傳統單一研發手段,進而有效降低成本,提高(gāo)研發效率,實現對(duì)新材料研發的(de)“彎道超車”。
人(rén)工智能技術正在通(tōng)過提升材料科學研發效率、優化(huà)材料合成過程以及推動化(huà)學研究的(de)變革,對(duì)合成樹脂行業産生深遠(yuǎn)的(de)影(yǐng)響。未來(lái),AI與實驗科學的(de)深度融合将是推動新材料科技發展的(de)關鍵動力。