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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

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