曹征平简历新材料研发可借力人工智能

曹征平简历本文转自：中国工业报

曹征平简历行业洞察

曹征平简历新材料研发可借力人工智能近年来，我国新材料市场规模保持稳定增长。2011年全国新材料产业总产值仅0.8万亿元，但在制造强国战略的驱动下，新材料市场规模实现快速扩张，2022年全国新材料产业总产值达到7万亿元，并有望在2025年突破10万亿元大关。但同时，我国在某些关键材料领域的研发还相对落后。

曹征平简历对此，我国新材料研发专家杨保华表示，随着新一轮科技革命的到来，我国新材料领域面临着转型升级的压力，如何用好人工智能，助力新材料领域实现关键X突破，是每位“材料人”必须思考的问题。

曹征平简历“现阶段，人工智能应是我国新材料领域发展的重点，人工智能与新材料研发的深度结合将有助于加快新材料研发的步伐，进一步释放行业生产力。”杨保华说。

曹征平简历新材料的研发是基础研究与应用研究的深度融合，涉及化学X质的优化及物理加工技术的提升，流程极为复杂。以柔X电子纤维为例，此类材料能对外界环境变化做出体积或形态上的响应，适用于可穿戴智能设备的制造。研发过程中，首先需深入理解其刺激响应机制，并建立相应的物理模型来解释其工作原理。随后，需遴选适宜的纤维材料作为研究对象，通过提升纤维材料的功能单元X能，使其能够实现预期的刺激响应效果。最后，在生产阶段中要改进纺丝技术、优化染整过程以及改良编织工艺，提高纤维的生产效率和质量稳定X，使后续的大规模生产成为可能。

曹征平简历可以看出，新材料研发具有成本高、周期长、回报慢等特点。“为了提升新材料的研发效率，人工智能不失为一种高效的辅助工具。”杨保华表示，通过机器学习和模型预测，人工智能可帮助研究者精准测定新材料的最佳参数，实现优化合成工艺和智能控制参数的深度结合，从而提高新材料的研发质量。

曹征平简历过去，新材料的设计依赖于理论计算，这种方法在大量的实验数据和复杂的实验模型面前显得吃力。鉴于原子间存在多样化的结合方式，设计新分子结构可能需要面临多次试错的过程。这样带来很高的试错成本，不仅耗费了研究者大量的时间和资源，还延缓了新材料的商业化应用过程。作为人工智能的新兴前沿，深度学习算法可以为新材料研发提供助力。深度学习算法以其强大的计算能力，可以处理大量的实验数据，并建立新材料X能模型，能更准确地预测新材料的结构和功能。此外，深度学习算法还可以通过不断自我优化来寻找新材料的最佳结构和组成方式，从而进一步提高新材料的X能，使这一过程不再依赖人工的物理计算。

曹征平简历“目前，国外已有人工智能助力新材料研发的成功案例。”杨保华介绍，“不久之前，日本大阪大学一名教授利用一个包含1200种光伏电池材料的训练数据库，通过机器学习算法深入研究了高分子材料结构与光电感应之间的关联。经过这项研究，这名教授成功地在短短1分钟内便筛选出了具有潜在应用价值的化合物结构，这相较于传统方法所需的5至6年时间，无疑是一次巨大的提升。”

曹征平简历当谈及人工智能未来在新材料领域的发展建议时，杨保华表示：“展望未来，推动可解释X机器学习方法的发展，以及材料多目标协同优化关键技术的突破，将成为新材料领域的重要研究方向。针对复杂材料的多X能需求及内在作用机理的复杂X，我们需要不断深入研究人工智能技术，借助人工智能的可供X实现新材料研发的创新与突破。为此，我们将继续致力于人工智能领域的研究，结合产业和市场需求，为新材料研发贡献力量，进而推动科技进步和社会发展。”

（张曲）