Многие ключевые и фундаментальные технологии, которые требуют прорыва в Китае, связаны с материаловедением. ИИ может способствовать прорывному развитию этих областей , – говорит академик Академии наук Китая Чжао Чжунсянь, обладатель высшей научной премии Китая.
Традиционные методы анализа состава материалов являются трудоемкими и дорогостоящими. Отдельной лаборатории требуется в среднем около 10 лет для разработки новых материалов и 20 лет для начала их массового производства. Как ожидается, благодаря технологиям ИИ цикл разработки и применения новых материалов сократится более чем наполовину.
Как отметил Ван Вэйхуа, академик Института физики АНК, ИИ изменяет способы открытия и применения новых материалов. С помощью машинного обучения данных материалов ИИ может превзойти многих ученых-материаловедов в эффективности прогнозирования и создания новых материалов.
Быстрое развитие ИИ также нуждается в поддержке со стороны самой науки материаловедения. С появлением интеллектуальных роботов, носимых медицинских устройств и системы Интернета вещей (IoT), будущие интеллектуальные датчики потребуют повышенной чувствительности, гибкости и стабильности, что задает новые высочайшие требования к материалам и технологиям.
ИИ и наука о материалах тесно взаимосвязаны, Материаловедение + ИИ сможет предложить решение для чувствительных компонентов , – пояснил Чжао Чжунсянь.