AI forScience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,thenfor 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与材料智能数据分析的结合,可以实现以下创新:

1. 异构数据聚合收集整合不同来源的材料制备、性能、工艺、仿真等异构数据。

2. 知识图谱构建使用知识提取技术从非结构化数据中构建材料领域知识图谱。

3. 关系学习应用关联规则、因果关系等算法,从材料数据中学习组分-结构-工艺-性能等内在关系。

4. 材料指纹建模使用机器学习方法从材料多源数据中建立材料唯一的数字指纹模型。

5. 材料设计空间探索使用深度学习等技术自动探索新的材料设计组合和可能性空间。

6. 质量预测与控制基于过程检测数据,建立材料质量预测和质量预警模型,实施预测性控制。

7. 异常检测使用无监督学习技术识别材料数据中的异常情况。

8. 参数优化采用贝叶斯优化、强化学习等实现材料工艺的多目标智能优化。

9. 数字孪生仿真基于材料大数据构建高保真的数字孪生,进行虚拟仿真和生产优化。1数据驱动决策以数据为依据,使用AI提供关键的智能决策支持。

AI+材料智能数据分析