淡马锡Temasek2025人工智能AI在材料发现领域的应用研究报告英文版22页_19mb

AI驱动的材料发现：变革与挑战

核心挑战

AI驱动的材料发现面临三大挑战：

1. 合成瓶颈
   现有合成方法缺乏高通量规模化能力，难以配合AI模型的快速输出，尤其需要针对固态材料设计多阶段处理方案。
2. 数据缺失
   新型复杂材料数据稀疏、存在偏倚或噪声，格式异构且缺乏标准化，限制了AI模型的通用性和准确性。
3. 建模复杂性
   材料行为涉及跨尺度化学相互作用，需平衡多重参数（如热力稳定性和反应动力学），当前AI难以准确定模跨维度因素。

AI方法与技术路径

三种主流AI技术被提 skeleton：分别是Graph Neural Networks、Diffusion Models和Generative Adversarial Networks（GAN），分别用于逆向设计、分子可视化和生成新材料结构。

• 逆向设计：先定义所需材料性能，通过计算反向推导潜在结构。
• 自动生成：利用再优化和反馈机制，建立闭环系统缩短研发周期。
• 量子辅助：结合量子计算机破解复杂量子系统难题，例如超导体建模。
• 三大技术融合：生成模型+量子计算+高通量自动化合成，形成新的催化发现核心。

应用案例与突破领域

• 高效能源：预测太阳光电材料（如Perovskite）、开发近室温超导体、提升核融合材料耐久性。
• 生物医药：改进的开发方法与精准研究模型推动燃料电池和生物材料优化。
• 先进合金与有机框架：通过AI逆向设计，缩短HEAs与MOFs研发周期。

未来展望

AI与材料科学正处于拐点，持续推进将至少在三个方面带来改写：

1. 将颠覆传统的材料发现方法论。
2. 实现跨学科工具深度融合，推动材料科学进入元时代。
3. 形成材料科学新生态，最终释放可持续技术模式的潜力。

*生成方向：高端、通用型AI模型取代传统实验路径，带来崭新的可部署材料生态系统。