陈立东:AI赋能材料研究加速催化剂发现,但跨尺度突破仍是挑战
钛媒体App 11月10日消息,在2025年世界互联网大会乌镇峰会“人工智能赋能科学研究论坛”上,中国科学院院士、上海硅酸盐研究所研究员陈立东指出,人工智能正以前所未有的速度推动材料科学研究的发展,尤其在加速新材料发现方面展现出巨大潜力。他以与中国科学院自动化所的合作为例介绍,借助“磐石”大模型构建了全自动端到端的材料逆向设计系统 S1-MatAgent,可自主完成文献阅读、材料计算和优化。在新型析氢合金催化材料研究中,该系统从两千万候选中快速锁定 13 种高性能材料,其中新发现材料活性较商用催化剂提升38%,将原需数月的设计周期压缩至数周,标志着材料研发从“经验试错”向“AI驱动”迈出关键一步。
不过,陈立东院士也指出,当前人工智能在材料科学中的应用仍面临诸多高难度科学问题,例如材料结构周期性破缺导致的“测不准、测不到、测不全”等挑战,限制AI模型的物理一致性与跨域泛化。他期待未来人工智能在跨尺度建模方面实现突破,构建从原子到宏观尺度结构的统一知识表示体系,将常规测试推演至极端服役行为,推动材料研究向大数据与人工智能驱动的“第四范式”转型。此外,他还强调,人工智能在材料领域的深入应用也将反哺其自身发展,为算法演进与智能体构建提供新的思路与方向。(广角观察)
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