目前，国外已有人工智能辅助新材料研发的案例报道。英国利物浦大学的研究人员在8天内研发出自主设计化学反应路线的机器人，完成了688次实验，找到了提高聚合物光催化性能的高效催化剂。如果这个实验是人工完成的，需要花费几个月的时间。前不久，日本大阪大学教授以1200种光伏电池材料为训练数据库，通过机器学习算法研究高分子材料结构与光电传感之间的关系，成功筛选出具有潜在应用价值的化合物结构。1分钟，传统方法需要5-6年。如此成功的应用，为探索新材料和科技进步提供了无限可能。纵观人类历史，每一次科技革命都与材料的发展息息相关。工业革命前，随着石器、青铜器、铁器的发展，手工业逐渐脱离狩猎、农牧业。第一次工业革命后，钢铁和复合材料逐渐占据了人们的日常生活。第三次工业革命后，半导体、高晶硅、高分子材料发展迅速，成为需求量巨大的新材料。本世纪以来，随着高端制造业的进一步提升，新材料围绕功能化、智能化、集成化的发展道路，与纳米技术、生物技术、信息技术等新兴产业深度融合，已成为科技进步的重要手段。新材料的发展是基础研究与应用基础研究相互融合、相互促进的过程。它往往需要经过化学性能的提高和物理加工，过程相当艰难。以近年兴起的智能纤维为例，这种新型材料可以响应外界环境刺激而发生体积或形状的变化，可用于构建可穿戴智能设备。在开发它的时候，首先要了解它的刺激反应机制，建立合适的物理模型来解释它；其次，要选择合适的材料作为研究对象，利用化学手段提高其功能单元的功能和性能，通过反复实验探索其性能。刺激反应条件，提高结构单元的性能；最后是生产加工，经过纺纱、染整、织造等加工工序，不断进行工艺优化和技术改进。可见，新材料的研发是典型的试错研发，经验周期往往较长。为了缩短研发周期，人工智能可以作为强大的辅助工具，借助数据共享，预测和筛选先进材料的理化性质，从而加快新材料的合成和生产。过去，材料的设计都是基于理论计算来构建结构和性能之间的关系。然而，由于原子可以以多种不同的方式结合，设计新的分子结构就像搭积木游戏，而在建造过程中无法预测分子的性质。作为人工智能的一个分支，机器学习算法在辅助新材料设计方面尤为“有效”。其工作过程主要包括“描述符”生成、模型构建与验证、材料预测、实验验证四个步骤。所谓“描述符”就是根据已有的数据描述材料的一些特殊性质，然后以非线性的形式构建训练模型来预测新材料的性质。这个过程不再依赖物理知识。人工智能要想与新材料擦出更多“火花”，还面临一些挑战。例如，AI算法难以准确预测晶体结构，训练数据的可靠性仍需要理论方法的发展。为了更好地发挥跨学科融合的乘数效应，除了算法的不断完善外，理论计算化学的发展与材料性能表征方法的研发也应齐头并进。未来，相信通过各界科学家的努力，新材料方面的创新成果将不断涌现。
