用于加速材料发现和先进制造的人工智能驱动开源基础设施

为什么更聪明的材料关系到日常生活

从更耐用的手机电池到可堆肥的食品包装以及更清洁的能源，许多未来的突破都依赖于发明更好的材料。本文解释了人工智能（AI）、开源软件和自动化实验室如何重塑我们发现和制造这些材料的方式。研究人员正在构建共享的、由AI驱动的基础设施，能够搜索巨大的设计空间、减少浪费并控制环境影响，从而取代实验室中缓慢的试错法。

从试错到会学习的机器

在历史的大部分时间里，新材料是通过耐心的摸索出现的：混合成分，加热或冷却，然后观察结果。二十世纪，物理学和化学为科学家提供了预测行为的方程，随后强大的计算机让他们能够逐原子模拟材料。在过去二十年中，大量的实验和模拟数据使得机器学习模型能够识别模式并比任何人更快地预测性能。如今，新一波的“生成式”AI不仅预测已知材料的表现，还能提出全新的配方，这些配方可能比现有材料更坚固、更轻、更便宜或更环保。

为何开源工具与共享数据改变游戏规则

综述认为，开源平台与AI本身一样重要。诸如Materials Project和NOMAD等公共数据库保存了数百万条关于金属、高分子、电池等材料的计算和测量属性。任何人都可以下载这些数据来训练模型或验证结果，这加速了进展并提升了信任。开源软件库帮助研究者清理和合并混乱的数据、构建模拟并在通用代码库上运行机器学习模型。这种共享基础设施降低了小型实验室和公司的准入门槛，减少了重复劳动，并使结果更易复现——这些都是可靠科学的关键要素。

自驱动实验室、智能工厂与可信数据

论文的一个核心主题是“自驱动”实验室和智能工厂的兴起。在这些系统中，机器人昼夜混合并测试样品，而AI根据先前结果选择下一次实验。数字孪生——设备和过程的虚拟复制体——让研究者在改动真实硬件之前探索“如果……”的问题。为使预测在物理上合理，新的方法将数据驱动模型与基本自然规律相结合。在工业规模上，云计算与边缘计算协同工作：大型数据集在远程数据中心处理，而快速决策则在靠近机器的边缘节点完成。区块链及类似工具可以追踪数据的来源、谁修改了数据以及材料在供应链中的流动，帮助保护知识产权并验证可持续性声明。

在速度与地球及人之间找到平衡

作者还强调，如果以牺牲地球为代价，更快并非总是更好。训练巨型AI模型和运行大规模模拟可能消耗大量电力并排放可观的温室气体。论文回顾了估算AI工作负载能源使用和碳足迹的工具，并鼓励包含计算硬件和数据中心在内的生命周期评估。它强调了诸如使用更高效芯片、选择更清洁的电力来源、更长时间重复使用硬件以及设计“合适规模”而非单纯更大的模型等新兴做法。伦理指南与可解释AI被视为重要的保障措施，以确保自动化系统保持透明、公平并由人类监管。

展望：为更好材料绘制共享路线图

结语中，文章概述了构建端到端、由AI驱动且兼顾创新与可持续性的基础设施的路线图。它呼吁构建易于查找和重用的数据、能解释其推理的模型，以及允许机构在不暴露敏感数据的情况下协作的联邦学习方案。文章还指出了未来的机会，从可能更准确模拟复杂材料的量子计算机到处理复杂设计问题的量子启发式机器学习。对非专业读者来说，信息很明确：通过结合开放数据、智能算法和负责任的设计，我们可以大幅加速更安全、更可持续材料的发现，这些材料将默默改善日常产品并有助于应对气候变化和资源稀缺等全球挑战。

引用: Salas, M., Singh, A., Pignataro, C. et al. AI-powered open-source infrastructure for accelerating materials discovery and advanced manufacturing. Commun Mater 7, 65 (2026). https://doi.org/10.1038/s43246-026-01105-0

关键词: 材料发现, 人工智能, 开源平台, 自驱动实验室, 可持续制造