人工智能研究和开发蓬勃。伴随着应用领域的不断拓展，其他学科也在与人工智能的结合中取得了意想不到的成果，新材料就是其中之一深圳市人工智能行业协会。

国外已有人工智能辅助新材料研发的案例报道。英国利物浦大学的科学研究人员开发出一种机器人，它可以在8天内自主设计化学反应路线，完成688项实验，发现一种有效的催化剂可以改善聚合物光催化性能，而人工完成这个实验需要几个月的时间。不久之前，日本大坂大学的一位教授使用了1200种光伏电池材料作为培训数据库，通过机器学习算法研究聚合物结构与光电感应之间的关系，成功地在1分钟内筛选出具有潜在应用价值的化合物结构，而传统的方法需要5-6年深圳市人工智能行业协会。

这种成功应用蕴藏着对新材料与科技进步的无限可能。在人类历史上，每次科技革命都与材料的发展紧密相连。在工业革命之前，石器、青铜、铁器的发展，使手工业逐步与狩猎、农牧业分离。钢铁和复合材料在第一次工业革命之后逐渐占据了人们的日常生活。自第三次工业革命以来，半导体、高晶硅、聚合物等新材料得到了迅速发展。进入新世纪以来，随着高端制造业的进一步完善，围绕功能化、智能化、一体化的发展路径，新材料与纳米技术、生物技术、信息技术等新兴产业深度融合，成为科技进步的重要手段深圳市人工智能行业协会。

新型材料的开发是基础研究与应用基础研究相结合的过程，要经过对其化学性能和物理加工性能的改进，这一过程比较困难。就拿新近兴起的智能纤维来说，这种新型材料可以在外界环境刺激下发生体积或形态变化，可以用来构建可穿戴式智能设备。研究开发时，首先要了解其刺激反应机理，并建立适当的物理模型进行解释；其次要选择合适的材料作为研究对象，运用化学方法改善其功能和性质，通过反复试验探索其刺激反应条件，完善结构单元性能；最后是生产加工，经过纺丝、染整、织造等不同工序，不断进行工艺优化和技术改进。这说明新材料研发是典型的试错性研究开发，研究开发周期往往较长。

人工智能可作为一种有力的辅助手段，通过数据共享，对先进材料的理化性能进行预测、筛选，从而加速新型材料的合成与生产。以往的材料设计都是通过理论计算建立结构与性能关系。然而，由于原子的结合方式多种多样，设计一种新的分子结构就像一场积木游戏，在拼搭过程中无法预测分子的性质。机器学习算法是人工智能的一个分支，特别是在新材料设计方面，它特别“得力”，它的工作过程主要包括“描述符”生成，模型建立与验证，材料预测，实验验证四个步骤。描述符是指在已有资料的基础上，描述材料的一些特殊性质，然后建立非线性形式的训练模型，对新的材料性质进行预测，不再依赖于物理知识。

为了在新材料上擦出更多的“火花”，人工智能仍然面临一些挑战。例如， 人工智能算法难以准确地预测晶体结构，训练数据的可靠性还有待于发展理论方法等。要想更好地发挥学科交叉融合的乘数效应，除了算法的不断改进外，理论计算化学的发展、材料特性表征方法的研究与开发等都应齐头并进。相信通过各方科学家的共同努力，未来新材料的创新成果将不断涌现深圳市人工智能行业协会。