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与金属材料结合的主要创新方向包括:
1. 先进金属材料设计
利用机器学习和材料大数据,进行金属合金组分和过程参数的优化设计。
2. 微观组织优化
使用深度学习分析金属材料的显微组织图像,优化热处理工艺,获得目标微观组织。
3. 性能模拟
基于有限元模型,使用神经网络进行金属材料力学性能和使用寿命的预测。
4. 加工过程监测
使用计算机视觉和传感器,监测金属材料的成形和热处理全过程,实现智能控制。
5. 质量检测
利用深度学习分析成品检测图像和信号,实现表面缺陷智能识别。
6. 用途预测
根据材料特性及用户需求,使用知识图谱技术推荐最佳的用途。
7. 绿色制造
收集整个生命周期的数据,应用AI评估金属材料制造的资源消耗和环境影响。
8. 新工艺开发
利用机器学习分析环保替代工艺方案,加速开发清洁的金属材料生产新工艺。