中評社北京3月19日電／據新華社報導，材料科學與人工智能融合創新，正加快理論突破和前沿新材料發現。誕生於北京中關村的AI for Science科研新範式引領者深勢科技，通過AI技術加速新能源電池、半導體等領域新材料研發。
“大語言模型面向文字、視頻、圖片等，應用於人類知識相關領域，而AI for Science面向物理世界，應用於新材料研發等微觀領域。”在日前舉行的2025中關村論壇年會集體採訪中，深勢科技相關技術人員告訴記者，AI for Science將新材料研發由過去實驗室為主的模式，轉變為用計算機進行設計、少量實驗驗證的新計算科學設計範式。
圍繞微觀尺度的工業研發，深勢科技打造了AI for Science大模型體系——“深勢宇知”，為當前關鍵的材料以及能源、醫藥等領域的微尺度研發提供技術支持。其中，新材料研發團隊，通過材料和過程的智能化研發，為新能源、電子信息、先進製造等工業行業賦能，改變傳統的研發模式。
通過計算與模型的分子性質預測或聚合物預測，有助於發現更好的、可應用的新材料。
能量轉化效率越高，OLED材料的亮度就越高。但如何從160萬個候選材料中得到能量轉換效率高的OLED分子卻是個難題。採訪中，技術人員分享了高效發光能力的OLED小分子篩選案例。據介紹，該公司打造的分子大模型Uni－Mol，能預測出分子性質和聚合物性質，通過AI模型進行性質預測，很快就能從160萬個候選材料中篩選出1000個左右的選取分子，避免用實驗一個一個合成帶來的麻煩。
除了用於發現新材料，AI還可以助力新材料的生產，低成本、高產出率地合成工業所需的新材料。
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