AI与材料数字化研发的融合可实现:

1. 材料大数据平台构建包含组分、性能、工艺、结构、仿真等多维材料数据的云平台,训练AI模型。

2. 材料数字孪生利用仿真、虚拟现实等技术,建立材料的高保真数字孪生,实现全流程数字化研发。

3. 智能实验设计AI算法自动设计材料实验方案,优化实验组合,降低试错次数。

4. 智能过程控制利用传感器、视频监控等技术,AI算法实时分析工艺变量,实现全流程的智能控制。

5. 智能质量检测计算机视觉等技术实现材料形貌、缺陷智能检测和质量预测。

6. 智能参数优化基于试验数据,使用强化学习等算法自动优化材料工艺参数。

7. 智能知识发现利用知识图谱等技术,从材料大数据中发现新的科学关系和规律。

8. 智能研发系统通过集成上述技术,建立端到端的材料

AI赋能数字化研发系统。这些创新可显著提升材料研发效率、成功率,对材料科学具有革命性的影响。