【企业家】大数据研发系统融入AI人工智能与机器学习，实现配方优化、配方工艺仿真，加速新材料产品研发创新。

下面我们来了解一下AI人工智能与机器学习如何助力新材料合成的配方研发创新。

近年来材料科学研究发展十分迅猛，不管是依靠实验手段还是计算模拟，都会产生大量数据信息，依靠机器学习算法可以从数据中挖掘有效信息，对于计算产生的大规模、高维度数据集，可以有效识别，提取数据集中的隐含规律和相关性。此外，利用机器学习还可以实现特征提取、图片识别等。

目前基于机器学习技术的空间能量场和力场拟合还可以辅助优化现有的材料理论势函数，促进计算模拟技术的进步，甚至于新兴起的高通量计算也有很好的融合性，从而充分地发挥其高效性和良好的泛化能力。

目前，机器学习技术在材料学研究中的应用主要体现在以下四个方面。

新材料的合成往往伴随大量的数据和冗杂的参数，在材料化学合成路线中，由于每一个步骤发生的变量从几十到几千不等，需要考虑到极端庞杂的系统和大量潜在的解决方案的组合。在这些组合中，往往还存在着很多相互竞争的参数（比如时间、成本、温度、湿度、纯度、毒性等），所以传统实验方式非常不适合当今形势下的新材料的合成和开发。

采用机器学习进行新材料的合成设计，渐渐成为新材料合成及设计的新选择，也给深入研究新的化合物合成准则带来了可能，

从大量的实验数据出发，通过训练探究规律、积累经验，机器学习可以像一位经验丰富的材料科学家一样，筛选分析，做出判断，给出预测，甚至做得比人类更好，大大节省了时间与实验损耗。随着算法的丰富和复合框架的更新，新材料的合成设计与开发会以难以想象的速度发展。

随着人工智能和机器学习的普及，未来新产品配方研发将提速，化工企业应该早日规划，建立自己的实验研发大数据和技术知识库，为Ai人工智能奠定数据基础。