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与碳材料的结合主要体现在以下几个方面:

1. 定向设计先进碳材料使用机器学习和深度学习算法,根据性能目标定向设计碳材料的化学结构、组分和微观结构。

2. 加工工艺优化收集和分析碳材料的制备和加工数据集,使用AI算法优化关键参数,实现高效、低成本加工。

3. 碳材料微结构characterisation使用计算机视觉和深度学习技术分析碳材料的微观结构图像,实现智能化识别和表征。

4. 性能预测基于碳材料的组分、结构、加工工艺数据,建立机器学习模型,实现性能预测。

5. 质量检测利用图像识别和专家系统技术实现碳材料成品的快速质量检测。

6. 虚拟测试使用多尺度建模和仿真技术,构建碳材料的数字孪生,进行虚拟测试。

7. 寿命预测根据使用环境和载荷数据,建立碳材料的结构损伤模型,实现寿命预测。

8. 知识发现使用数据挖掘技术从碳材料大数据中发现新的模式和关系,取得新知识。

总之,AI将极大地推动碳材料的发展和应用。