科创中国
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
发布时间: 2023-03-29
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利
行业领域：
新能源及节能技术
成果介绍
本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。
自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。
成果亮点
目前市场中并没有成熟的未来智能实验室的解决方案，属于新兴产业。目标产品/服务在北美、欧洲等地有相似应用（如AI科学公司Deepmind），国内同类型竞品极少，如百度AI开放平台，晶泰科技等，但所属专精领域不同，预计可形成良好的竞合关系。
目标领域涉及材料科学，医药科学，能源化工，人工智能等多交叉学科，准入门槛较高。相对于传统的材料研究方式（基于实验室试错和材料模拟），本产品可以带来十倍以上的研发时间缩短，拥有极大的客户需求。
团队介绍
团队负责人为化工系王笑楠副教授，研究员，2011年本科毕业于清华大学化工系，加州大学戴维斯分校硕博连读，获化学工程和控制科学博士学位，2015年赴伦敦帝国理工学院做博士后、未来能源实验室讲师、硕士生导师，2017年起担任新加坡国立大学助理教授、博士生导师、名誉副教授，创建了智慧系统工程研究中心，曾领导新加坡政府出资一亿余元的亚洲大型先进材料加速开发计划，围绕绿色低碳化工与未来智能研发等新兴交叉学科，开展综合新能源系统、低碳/零碳技术和人工智能应用的研究。2021年起在清华大学化工系任教。获国家高层次海外人才计划支持，开创了人工智能（AI）+碳中和（CN）的研究，通过大数据、深度学习、数字孪生等智能技术，突破“经验指导实验”的传统开发模式，使化工、环境、能源、新材料的开发效率得到显著提高。近五年发表120余篇学术论文（包括5篇高被引论文），参与撰写3部专著。引用3400余次，h-index 31。入选世界前2%顶尖科学家榜单，
成果资料
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