在當今科技浪潮中，人工智能（AI）正以驚人的速度重塑多個行業格局，與新材料領域的深度融合，更是為材料科學的發展開辟了全新路徑，顯著提升了新材料的研發效率，引發了科研界的廣泛關注。
回顧傳統的新材料研發歷程，那無疑是一場充滿挑戰與未知的探索之旅。科研人員往往需要依靠自身積累的經驗和敏銳的直覺，在浩如煙海的可能性中，通過大量反復的實驗試錯，來尋找合適的材料配方和工藝參數。以智能纖維的研發為例，這種能夠根據外界環境刺激而改變體積或形態的新材料，在可穿戴智能設備的構筑中有著廣闊的應用前景。然而，其研發過程卻極為復雜。科研人員首先要深入探究其刺激響應機理，構建物理模型進行解釋；接著精心挑選合適的材料，運用化學手段對功能單元進行改進，反復實驗摸索出最佳的刺激響應條件；最后還要歷經紡絲、染整、編織等一系列不同的處理流程，不斷優化工藝。整個過程不僅耗時漫長，而且充滿了不確定性，一款新材料的誕生常常需要數年甚至數十年的不懈努力。
人工智能的強勢介入，為這一困境帶來了轉機，讓新材料研發變得高效且精準。AI憑借其強大的數據處理和學習能力，能夠對海量的材料數據進行深度剖析和挖掘。借助機器學習算法，AI能夠迅速建立起材料結構與性能之間錯綜復雜的關系模型，從而對材料的物理化學性質進行精準預測和篩選。英國利物浦大學的科研團隊研發的機器人便是一個典型案例，該機器人在短短8天內就自主設計出了化學反應路線，完成了688個實驗，成功找到一種高效催化劑，有效提高了聚合物光催化性能。若依靠人工完成這些實驗，則需要數月之久。日本大阪大學教授也利用AI技術取得了顯著成果，他以1200種光伏電池材料作為訓練數據庫，通過機器學習算法深入研究高分子材料結構和光電感應之間的關系，最終在短短1分鐘內就篩選出了具有潛在應用價值的化合物結構，而傳統方法則需要耗費5 - 6年時間。這些成功案例充分彰顯了AI在加速新材料研發方面的巨大潛力。
在國內，“AI + 新材料”的研究與應用同樣如火如荼。中國科學院上海硅酸鹽研究所的科研團隊，依托長期積累的超20萬條材料科學數據、1000萬篇文獻數據以及150萬個專利數據，借助大模型的“飛輪效應”，成功構建了材料智能創制系統。該所副研究員冉念利用這一系統，僅通過40次自動化實驗，就找到了原本需要進行1萬次嘗試才能確定的最佳原料配比和工藝，實現了高達99.6%的效率提升。而且，研發出的陶瓷新材料穩定性極佳，經過1000多小時的測試，性能依然沒有衰減。
北京的深勢科技也積極投身于這一領域，通過計算模擬和高通量篩選的方式，為企業帶來了顯著效益。他們幫助企業將用于新能源電池的電解液產品研發周期從18個月大幅壓縮到了12個月左右，提速幅度達到三分之一。小米團隊同樣不甘落后，使用自研的多元材料AI仿真系統，從上萬種合金配方中迅速鎖定最優解，成功研發出“泰坦合金”材料，并將其應用于小米汽車車身結構件，有效提升了車身結構的穩定性，減輕了車身重量，同時提升了續航能力。
