从传统研发“反复试错”到AI驱动“精准设计”，人工智能技术正为高端新材料的研发和产业化按下 “加速键”。在这场全球“智能竞赛”中，华东理工大学林嘉平教授团队历经十多年攻关，推出了“AI+高分子”智能研发平台，破解航空航天、先进装备等领域的新材料“卡脖子”难题，让新材料快速从实验室走向生产线。
“我们让AI绘制化学结构，预测这个化学结构的性质。我们看到模型不仅仅告诉我们熔点是224℃，还对背后一系列知识做了很详尽的输出，来指导我们后续的材料设计。”
打开华东理工大学的AI plus Polymers平台，输入一段化学式，AI就能快速绘制出一段高分子聚合物的化学结构，还能预测出这款新材料的熔点、拉伸强度等各项性能。
高分子材料具有长链和复杂的微观结构，以往研发人员要找到合适的材料如同“大海捞针”。华东理工大学材料科学与工程学院副教授高梁介绍，比如研发一款高端树脂材料，传统模式下动辄需要5到8年时间；如今在AI工具驱动下，时间压缩到1年以内，成本降低90%、效率提升百倍。
他以用于制作卫星太阳帆板骨架的复合材料基体环氧树脂举例说：“太阳帆骨架发射之前要折叠在舱内，到了指定位置打开，这就对树脂基体提出了高强度、高模量、高韧性的要求。这‘三高’要想同时达到很难，往往某一性能提升上去了、另外一些性能会下降，反复很长时间才能找到比较好的方案。现在我们让AI选出能够满足条件的新材料，再对它进行合成验证，很短时间内就能找到这些高性能材料。”
截至目前，这款平台已经累计发现了1.27万个潜在的新材料，其中94种已经在实验室成功合成验证，有2款新材料在航空航天、电子封装等领域得到了实际应用。
也有企业运用这款AI平台实现了降本增效。比如上海库贝化学公司应用该平台，加速环氧胶和聚硅氮烷树脂等产品开发，AI加速创制的绿色可回收环氧树脂以及某电机设备进口树脂的国产替代品，在短期内完成设计研制到产业化的突破。“企业给我们反馈，应用我们的平台很快实现了材料产业化，新增了经济效益将近2000万元。”高梁说。
支撑这款AI平台的是海量高分子知识和专业数据。华东理工大学材料科学与工程学院教授林嘉平说，为了让“不懂化学”的AI模型理解高分子，团队从2013年起就率先开展研究，从零起步积累数据，目前已建成了国内最大的高分子材料专用数据库。
团队在今年年初发布的AI plus Polymers v3.0研发平台，覆盖了760万条专业数据、80余个AI模型及10余种高分子专用算法，可以以更智能的人机交互模式，帮助研发人员完成高性能树脂、有机光电材料、复合材料等三大类材料的定制化智能设计。团队还推出了我国首个高分子领域“通专融合”大模型Chat AIPolym，通过自然语言、科学知识与专业模型的深度融合，支持多模态智能对话、多输出预测设计、材料设计准则推荐、专业知识生成等功能，推动高分子研发向全面智能化演进。
“相关数据都是通过我们的同学和科研人员一条条积累实现的，我们对这些数据也进行了非常仔细的清洗，很多企业在用这些数据库之后都达到满意的效果。我们的平台目前在国际上也是处于比较领先的位置。”华东理工大学材料科学与工程学院教授林嘉平说。
AI plus Polymers v3.0平台及Chat AIPolym大模型
从全球范围看，“AI+新材料”的“智能竞赛”正你追我赶。美国阿贡国家实验室让AI+机器人自主完成材料试验、优化等环节，日本利用AI研制出在水中也能保持超强粘性的水凝胶材料。聚焦AI for Science，上海也在去年启动了“百团百项”计划，围绕生命科学、物质科学、空间信息等前沿方向，两年内支持不少于100个科研团队、100个项目，以“产业出题、科学家答题、AI解题”的协同机制，旨在推动科研组织模式从单学科、单机构、人力驱动，转向跨学科、大协同、数据与计算驱动，提升创新转化效率。
林嘉平介绍，这一“AI+新材料”的创新范式，也正成为孕育复合型人才的沃土。在平台建设过程中，近百名研究生与本科生系统整理、录入海量科研数据。“因为这是一个交叉学科领域，研究人员既需要有专业知识，也要有AI相关知识。在人才方面，我们高校有这个优势，能够培养兼具专业知识和AI知识的人才，助力破解产业人才瓶颈。”
