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与材料智能处理的结合可以带来以下创新:

1. 智能制造优化通过AI分析材料加工数据集,建立材料-工艺-性能映射关系,实现工艺参数的自主优化,减少试错次数。

2. 在线质量检测使用深度学习进行表面缺陷检测与识别,实现材料加工过程的在线质量监控。

3. 加工过程预测基于数据训练预测模型,预测材料在不同加工条件下的微观结构演化、性能变化和加工结果。

4. 数字孪晶建立材料数字孪生体,进行加工虚拟仿真,评估工艺方案,实现虚拟试错。

5. 智能维护与故障预测通过状态监测与负载分析,评估设备健康状态,进行预测维护,避免意外故障。

6. 智能路径规划针对复杂结构材料,规划出最优的加工路径,降低制造难度。

7. 加工结果评价基于图像识别与用户喜好训练,实现对加工结果的自动化评价与质量控制。

8. 知识图谱构建构建材料加工知识图谱,实现材料-工艺-设备相关知识的表达、推理与积累。

综上,AI技术可以大幅提升材料的智能化制造与加工能力,开启材料领域的新一轮革命。