AI for Science已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命。
AI for Science,then for industry 人工智能驱动科学，然后赋能产业。
生成式AI，产业大模型重塑行业入口及产业形态。
AI与材料大数据的结合,可以实现以下创新应用:
1. 材料知识图谱构建通过知识提取和关系抽取算法,从非结构化材料文献中构建材料领域的知识图谱。
2. 材料推荐系统利用协同过滤、内容推荐等算法,根据用户需求和历史数据,实现精准的材料推荐。
3. 材料质量预测建立材料制备参数、使用环境等与材料质量和使用寿命之间的关系模型,实现质量预测
4. 材料需求预测分析行业发展趋势和历史材料需求数据,建立需求预测模型,准确预测材料市场需求。
5. 材料知识问答利用自然语言处理技术,快速解析材料相关问题,提供专业的问答服务。6. 材料反欺诈使用机器学习技术,识别材料数据中的异常情况,进行材料质量和参数鉴别。
6. 材料设计空间探索通过深度学习等技术自动探索材料组分-结构-性能设计空间,发现新的可能性。
7. 材料数字孪生构建高保真的材料虚拟模型,进行数字化设计、仿真和生产优化。
材料大数据与AI技术深度融合,可以充分释放数据价值,推动材料科学发展。