AI機器學(xué)習(xí)技術(shù)加速功能新材料的研發(fā)
1.痛點問題
新材料的設(shè)計與研發(fā)往往面臨挑戰(zhàn):急需的新材料難以快速篩選設(shè)計,而設(shè)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(guī)模化的長周期探索。根據(jù)國家工業(yè)和信息化部對30余家大型骨干企業(yè)調(diào)查結(jié)果顯示,130種關(guān)鍵材料中,有32%國內(nèi)完全空白、54%雖能生產(chǎn),但性能穩(wěn)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(fā)難題。本項目著眼于新材料研發(fā),希望通過創(chuàng)建目前業(yè)內(nèi)空白的智能化新材料研發(fā)范式,引領(lǐng)行業(yè)智能材料開發(fā)自動化服務(wù)與工藝的開發(fā)。
在數(shù)字化、智能化浪潮中,國家和各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)界都非常看重科研的智能化升級。通過持續(xù)的交流與調(diào)研,我們發(fā)現(xiàn)許多企業(yè)和研發(fā)團隊目前對智能研發(fā)存在大量潛在需求,而智能研究服務(wù)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(yè),以AI賦能研發(fā)(AIEmpoweringResearch&Development)為使命,組建國際頂尖水平團隊,向國內(nèi)引進并自主開發(fā)世界前沿的AIforScience技術(shù),打造世界級的AI未來實驗室(World-ClassAIFutureLab)。
2.解決方案
本技術(shù)為新材料研發(fā)數(shù)字化智能服務(wù)平臺,可在材料研發(fā)過程中對各個尺度以及不同研發(fā)階段下進行智能化的加速及分析服務(wù)。以各種人工智能算法為核心,如主動學(xué)習(xí)算法,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,我們根據(jù)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(fā),設(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。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(shè)計智能化的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。3.針對功能材料研發(fā)的表征儀器等平臺尺度,設(shè)計智能化的系統(tǒng)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(guān)材料的研發(fā)速度,從而大大地降低研發(fā)成本與時間,為企業(yè)獲得有競爭優(yōu)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(fù)性,提高信噪比,加快實驗速度。通過人工智能技術(shù),將實驗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的智能指導(dǎo),快速瀏覽并利用復(fù)雜的數(shù)據(jù),提升認(rèn)知能力。
智能化研發(fā)平臺
3.合作需求
擬成立公司推動該項成果的產(chǎn)業(yè)化進程,希望對接
1)工程化、產(chǎn)品化所需的資源;
2)新能源、新材料領(lǐng)域合作企業(yè)。
清華大學(xué)
2022-09-23