人工智能技术有望使新材料研发提速百倍

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“自主研究系统”已在碳纳米管生长试验中,将材料研发速度提高了百倍以上

材料研究者用“自主研究系统”人工智能规划工具检查实验数据

“自主研究系统”的发明人丸山勉治展示一种碳纳米管结构模型

材料进步是技术进步的重要贡献者,但长期以来以人为主的试错研发模式,导致材料研发周期长、费用高。美空军研究实验室正将人工智能技术和机器人、大数据以及高通量计算、原位表征技术相结合,研制材料自主研究系统(ARES)。ARES比现有研究方法能快几个数量级地设计、执行和分析迭代材料试验,大幅缩短材料开发时间。目前ARES已成功用于单壁碳纳米管的合成研究,未来有可能对复杂材料开发带来颠覆性影响。

研发周期长是新材料研发面临的最主要问题

新材料研发对提高国家经济竞争力、促进国家繁荣和保障国家安全有重要意义。但是,目前以人为主的试错研发模式导致材料研发周期长,已成为新材料发展面临的最主要问题。

1.传统的新材料研发模式耗时长

新材料从发现到走出实验室再到工程化实际应用,特别是用于航空装备等使用要求较高的产品,至少需要20~30年时间。以树脂基复合材料为例,该材料早在20世纪60年代就被初步开发出来,但直到2000年之后才在波音787的机身主承力部件上大面积应用。在军用装备上应用的材料都是20年前的“老”材料,造成了材料发展跟不上装备发展需求的困境。

新材料研发耗时耗力有四个方面的原因:一是研究对象复杂。许多材料问题都很复杂且涉及宏观、微观多个尺寸维度,捕捉相关现象往往需要大量的试验和数据支撑。二是研究倚重于经验积累。新材料的开发是一个以人为中心的过程,每一个过程都需要利用个人的知识、耐心和理解能力进行设计、实施、分析并解释试验数据,然后做出决定。三是研究方法是基于试错原理的往复试验迭代法。由于对材料内在本质的认识不全,传统新材料开发采用基于经验的试错法,是一种在错误的尝试和多次往复试验中不断向正确目标迈进的方法,效率低。受限于人的精力和经验,一个典型研究团队利用传统试错方法一天只能做一到两个试验。四是材料从试验室走向工程应用需花更多的时间。材料在试验室仅能完成初步试制,就需10年左右时间,还需20年左右反复试验,才能精确确定工艺和操作参数,满足工程应用的批次性能稳定需求。

2.材料计算和模拟可有效缩短开发时间,但仍无法替代试验验证

为解决新材料研发周期长的问题,美国科学技术委员会于2011年启动了“材料基因组计划”,拟充分利用数据库,开发先进试验和表征工具,建立一个以计算模拟和理论预测为先,试验验证随后的新材料研发模式,有效缩短材料研发周期,目标是将材料研发周期缩短至10~15年,目前仍未达到目标。

目前材料基因组计划已开发了大量的建模仿真工具和软件。但材料的计算和模拟并不能替代材料的试验验证,不能解决研究过程中的试验迭代问题,对材料研发周期缩短有限。

责任编辑:实习编辑 臧航

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