2024年诺贝尔化学奖与物理学奖花落人工智能（AI）相关研究项目，这一标志性事件不仅彰显了AI技术的成熟度，更预示着它正以革新之势重塑科学研究的固有范式。在化工与材料研发领域，众多企业敏锐捕捉到这一技术变革的浪潮，纷纷投身其中，或自主探索，或携手科技企业，借助AI技术赋能科研开发，力求推动行业从传统模式向“预测性设计”和“精准创制”的智能化方向大步迈进。
人工智能技术在化工材料研发领域的应用
当下，AI技术在化工材料研发领域已展现出巨大的应用潜力，不少企业已收获显著成果。
巴斯夫引入高性能超级计算机Quriosity，将AI融入分子与化合物模拟计算流程。这一举措大幅提升了计算效率，能够快速筛选聚合物结构，加速新型分子和化合物的开发进程。曾经需要耗时一年的计算任务，如今仅需短短数天即可完成，而且还能挖掘出传统方法难以察觉的潜在关联性，为研发工作开辟新思路。
陶氏化学与微软达成合作，将AzureAI和机器学习技术深度整合到聚氨酯等材料研发中。其构建的AI模型宛如智能大脑，能够在短短几秒内对数百万种配方组合进行分析筛选，并给出极具针对性的优化建议。原本需要4～6个月才能完成的实验室探索工作，现在仅需30秒就能完成，效率提升约20万倍，大大缩短了新材料差异化解决方案的上市时间，使企业在市场竞争中抢占先机。
万华化学借助AI技术在催化剂筛选环节实现了重大突破。面对14000多种备选方案，AI算法迅速筛选出156种具有潜力的选项，随后进一步优化至4种，精准推荐分子合成实验，极大缩短了研发周期，让科研效率得到质的飞跃。
宁德时代则另辟蹊径，将材料机理、大数据分析与AI算法有机结合，加速电解液、正极、包覆等电池材料的开发。通过这种创新模式，不仅研发周期缩短了30%，研发成本也降低了30%，在提升产品性能的同时，有效提升了企业的经济效益。
晶泰科技利用量子物理模拟、AI算法与云计算技术搭建智能化药物研发平台，在药物研发领域大放异彩。在项目初期，该平台可生成百万量级的虚拟分子，并快速筛选出关键候选分子。在与辉瑞合作研发新冠口服药PAXLOVID时，AI预测算法结合实验验证，仅用6周就成功确定优势药物晶型，而传统方法则需要数月以上的时间，充分展示了AI技术在药物研发领域的高效性。
从这些案例不难看出，AI技术与多学科知识的深度融合，能够在海量方案中快速筛选出可行选项，并进一步优化，显著缩短实验和研发周期，提高研发效率。同时，它还能更加精准地实现材料设计、性能预测和工艺优化，为研发决策提供科学、可靠的依据，加速新材料的发现与应用，为化工材料领域的创新发展注入强劲动力。
人工智能技术在化工材料研发领域面临的挑战
尽管AI技术在化工材料研发领域前景广阔，但在实际应用过程中，仍面临着诸多严峻挑战。
01 | 在数据层面，主要面临数据稀缺、异构化、质量缺陷等困境
目前，大量有价值的有效数据分散存储于企业内部，且多以非结构化形式存在，这使得数据的流通与整合困难重重。尤其是在新型材料研发方面，由于缺乏历史数据作为支撑，AI技术面临着严重的“冷启动”难题。此外，单纯依靠实验获取数据不仅耗时费力，成本也极高，严重制约了数据的广泛收集与应用。
在新材料设计过程中，需要融合多种不同类型的数据，如分子结构【简化分子线性输入规范（SMILES）】、光谱数据（红外、拉曼）以及工艺参数（温度、压力）等。同时，还需实现从微观数据到宏观性能的跨尺度数据关联，这对数据处理技术与整合方法提出了极高的要求。然而，不同机构在材料成分标注（如质量分数与摩尔分数混用）、实验条件记录等方面缺乏统一规范，导致数据融合与模型训练效率低下。
实验过程中不可避免地会产生各种误差，如设备测量误差、批次误差等，这些误差严重影响了数据的准确性。此外，不同实验室对于同一现象的定义往往存在较大差异，导致数据标注的一致性难以保障，数据的可靠性与可用性大打折扣。数据质量还体现在数据的不均衡性上，在化工材料研发数据中，某些性能优良或特殊的材料数据占比极少，这使得模型在训练时难以充分学习少数类数据，从而影响对稀有但重要材料特性的预测和分析。
02 | 在算法和模型层面，面临模型可解释性矛盾、多尺度建模时空鸿沟、小样本学习瓶颈等挑战
深度神经网络在材料性能预测方面虽然能够达到较高的准确率，但其内部物化机制的解释度却很低，形成了典型的“黑箱模型困境”。究其原因，现有AI模型大多以数据驱动为主，缺乏对质量守恒、热力学定律等基础物理规律的有效嵌入，导致预测结果可能与科学常识相悖。因此，如何在保证模型复杂度的同时，提高其物理可解释性，成为亟待解决的关键难题。
材料研发需要跨越从飞秒级分子动力学到年尺度老化实验的12个数量级的时间维度，同时关联量子计算与反应器级的空间特征。尽管目前有一些模型框架尝试通过多尺度理论建模来缩小这一鸿沟，但在实际应用中仍受到计算资源与算法效率的双重制约。
在新材料研发场景中，可用数据量往往非常有限，通常小于100个样本数量，这使得传统模型的泛化误差较大。对于未经验证的体系，零样本探索的预测失效率更高。虽然迁移学习等技术为解决这一问题提供了一些思路，但数据噪声与领域差异仍然显著影响着模型的迁移效果。
03 | 在人才层面，跨学科知识融合不足、人才培养体系不完善、人才吸引力和留存问题皆不容忽视
化工材料研发涉及化学、物理等多学科知识，而AI技术则需要计算机科学、数学、统计学等领域的专业知识。这两种知识体系之间存在较大差异，导致既懂化工材料又精通AI技术的复合型人才极度稀缺。此外，AI算法专家与化工材料领域专家之间存在明显的知识壁垒，双方沟通协作困难，也阻碍了算法模型与化工材料研发的深度融合。
当前，许多从事AI技术的人才缺乏化工材料研发的实际项目经验，对研发流程、需求和痛点了解不够深入。同时，化工材料AI研发领域的实践平台和项目刚刚开始，人才在实践中积累经验、提升能力还不够，这也在一定程度上制约了AI技术在该领域的应用与发展。
AI领域高端人才竞争异常激烈，与互联网、金融等热门行业相比，化工材料行业因研发环境相对艰苦、待遇水平不高等因素，在吸引和留住人才方面面临较大压力，人才流失现象也较为严重。
利用AI技术加速化工材料研发的思考建议
加速AI技术在化工材料研发中的落地应用，可以从数据、算法和模型、人才三个关键层面着手应对挑战。
01 | 在数据层面，加强数据整合与共享，建立和完善数据标准化，提升数据质量，挖掘数据实现增值
应建立企业内部统一的数据管理平台，将各业务部门、子公司分散的数据资源进行有效整合，打破数据孤岛，实现数据的集中存储与共享，让数据在企业内部自由流通。同时，积极与外部科研机构、高校开展合作，建立数据共享机制，广泛获取更多维度的外部数据，丰富数据来源，为AI模型训练提供充足的数据支持。
制定涵盖材料成分标注、实验条件记录等方面的统一数据标准和规范，确保不同来源的数据具有一致性和可比性，便于后续的数据融合与模型训练，提升数据的可用性和价值。
构建全面的数据质量评估体系，对数据的准确性、完整性、一致性等进行严格评估与监控。加强数据清洗和预处理工作，去除数据中的噪声和错误数据。同时，优化实验设计和操作流程，从源头上减少误差，保障数据质量。
充分利用数据挖掘技术，从海量的历史数据中挖掘潜在的规律和知识，为新材料研发提供有价值的参考。通过数据分析预测新的市场需求和研发方向，为企业的战略决策提供有力支撑，实现数据的价值最大化。
02 | 在算法和模型层面，增强模型可解释性，多尺度优化建模，突破小样本学习技术
研发将物理规律、化学原理等有效嵌入其中的AI模型，使模型的预测结果具有科学依据且可解释。同时，加强对模型的验证与评估，确保其可靠性和准确性，为研发决策提供可靠的支持。
开展多尺度建模技术研究，建立从微观到宏观的跨尺度模型，实现不同尺度数据的融合与分析。通过优化模型的算法和计算方法，提高模型的计算效率和精度，降低误差累积，提升模型在化工材料研发中的实用性和可靠性。
积极探索适合小样本数据的学习方法，如迁移学习、元学习等，提高模型在小样本数据下的泛化能力和预测性能。加强数据增强技术研究，通过数据增强方法扩充小样本数据集，提升模型的训练效果，有效解决小样本数据带来的挑战。
03 | 在人才层面，建设高效的人才培养体系，跨学科融合培养，着力吸引和留住人才
建立跨学科的人才培养体系，加强化工材料专业与计算机科学、数学、统计学等专业的交叉融合，培养既懂化工材料又精通AI的复合型人才。鼓励员工积极参与跨学科的学习和培训，提升员工的综合素质和跨学科能力，为企业的AI技术应用提供坚实的人才保障。
加强高校与企业的合作，建立实习基地和实践平台，为高校学生提供更多接触实际项目的机会，培养学生的实践能力和创新意识。同时，加强企业内部人才培养，通过内部培训、项目实践等方式，提升员工的AI技术水平和应用能力。
制定具有竞争力的人才政策，提高化工材料行业对人才的吸引力。为人才提供良好的工作环境和广阔的发展空间，给予他们具有挑战性的项目任务，激发人才的创新活力。加强企业文化建设，增强人才的归属感和忠诚度，留住优秀人才，打造一支稳定、高素质的人才队伍。
只有积极应对挑战并采取切实有效的措施，加速AI技术在化工材料研发中的落地应用，提升企业的创新能力与核心竞争力，企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，引领化工材料研发行业的创新发展。
转载自：化工好料到haoliaodao.com
来源：中国化工信息周刊
林海球