传统材料研发就像开盲盒爱迪生发明电灯泡试验了1600种材料隐形眼镜材料研发用了15年新型合金开发动辄耗资千万传统“大海捞针”式研发材料的试错法耗时耗力难以满足如今新材料研发的需求95后MIT博士贾皓钧带领团队在深圳创业用AI给科学家装上X光透视镜让过去“十年磨一剑”的材料研发正在变成“AI生成候选+机器人自动实验+...
「创材深造」成立于2021年2月，公司基于材料计算、材料信息学、机器学习、深度神经网络等技术，用AI加速高端金属材料的研发及产业化落地；同时还提供产品独立研发、样品设计、金属粉材、生产加工、质量检测和性能分析等一站式服务。 与大多数AI+新材料公司不同，其业务结构以销售软件和承接研发订单为主；而「创材深造...
基于前期积累了大量磷基材料研发数据，喻学锋研究员团队开始着手建立数据自动采集系统，构建磷材料综合数据库，通过机器学习等技术获得的构效关系模型，形成磷材料及工艺知识图谱。基于构效关系模型，团队成功发现磷成键新机制，指导设计了黑磷制备新方法，最终实现高纯度黑磷晶体的规模化制备。这之后，喻学锋团队在AI材料创...
日本的材料企业东丽株式会社以2026年为目标,在名古屋市设立了为飞行汽车等开发材料的基地,利用人工智能技术,面向飞行汽车等开发有助于减轻机身重量的碳纤维材料。同时,东丽株式会社通过把客户要求的重量和强度等条件提供给AI进行材料甄选,将开发时间缩短至原来的四分之一左右 纳米材料具有尺寸效应、量子效应等独特的物理化...
刘淼自2018年加入物理所以来，一直致力于“人工智能+材料科学”研究，通过高通量计算和数据，解决材料科学问题。他带领团队自主研发的Atomly材料库，包含约35万个无机化合物、原子结构、电子结构、热力学稳定性、X射线衍射图样等信息。“目前，MatChat AI的知识库尚未接入Atomly材料数据库，也就是说未来它的潜力是无限的...
AI，一个看似新兴的力量，正在悄然间击碎电池材料研发以数十年计算变迁速度的固定范式。如何利用、能否先一步利用、产生的实际效果如何，足以让这个足够新潮的概念成为潘多拉魔盒，具有丰富想象空间的同时，也暗藏风险。01 AI for Science正在改变研究范式 最近几年，依托通用人工智能强大的算力和模型高效率、高精度地解决...
该研究表明,全固态电池中层状氧化物正极材料中的晶格失氧、晶格滑移和晶格碎化,共同诱发了层状氧化物的结构退化和结构失效。 对于相关论文评审专家表示:该团队利用 AI 增强的超分辨率电子显微镜,揭示了固态锂离子电池正极退化的原子起源,是一项具有开创性的研究。
因此,清华智研将作为一家高新科技企业,以AI赋能研发(AI Empowering Research & Development)为使命,组建国际顶尖水平团队,向国内引进并自主开发世界前沿的AI for Science技术, 打造世界级的AI未来实验室(World-Class AI Future Lab)。 2. 解决方案 本技术...
这一成果背后，是新生泰在晶泰科技的支持下为生物基新材料发现打造了 UpChemist.AI 平台与“ AI +自动化”的研发模式，以 AI 算法实现生物基材料关键工业性质的精确预测和理性设计，结合自动化实验机器人的高通量实验验证，可以显著缩短新材料研发周期，提高研发成功率，快速实现生物基新材料的创新开发。商业化上，...
计算中心长期致力于数据驱动的智算平台建设,多次承担“材料基因组”国家重点研发计划课题任务,研究内容包括材料数据汇交平台开发、高通量材料计算软件、多尺度材料计算平台等,相关成果进行了推广应用。未来计算中心将继续紧跟AI for Science发展前...