AI 與材料科學 (GPT-4o 生成)
AI 與材料科技 (GPT-4o 生成)
人工智慧 (AI) 發展迅速，美中兩大科技強國均深切體認關係國運，而傾全力發展，可預期未來進步會更加迅猛。展望未來，特別是在研究方面。AI 的發展，到了每個人都應該重視的地步。
去年的諾貝爾物理獎與化學獎得主都有 AI 專家， 物理獎得主 Jeffrey Hinton 有「AI 教父」的稱號，他與另一位得獎人共同因為「透過人工神經網路實現機器學習的基礎發現和發明」，並由於機器學習對物理研究大有幫助而得獎，雖然讓 Hinton 聲名大噪的是影像辨識在 2016年勝過人類的能力。在新書輝達CEO「黃仁勳傳」中，可看到人工神經網路搭配輝達平行運算平台是 AI 突飛猛進的關鍵。
在化學獎方面，兩位 AI 專家是因「預測蛋白質結構」而得獎，他們能根據胺基酸序列來預測蛋白質結構。蛋白質的胺基酸序列以長串連接在一起，折疊起來形成三維結構，這對蛋白質的功能至關重要。兩位得獎人提出了一個名為「阿爾法折疊2」（AlphaFold2）的 AI 模型。他們使用該模型預測出近兩億個蛋白質的三維結構，自從有了這項突破，已經有 190個國家超過 200萬人使用阿爾法折疊2。
獲獎者的工作在如天文、氣象、環境汙染防治、藥物放送等廣泛領域中已經帶來了很大的效益，而他們不約而同的提到使用人工神經網絡，可用以開發新材料。
新型 AI 聊天機器人 ChatGPT 是於 2022年十一月底問世，由於強大好用，很快席捲全球，如請 GPT-4o 談 AI 與材料科技，提問「討論材料科技對AI」，回應為:
AI 與材料科技的交匯與應用
人工智慧（AI）正在快速改變材料科學與工程的發展方式，為新材料的設計、發現、測試和應用提供前所未有的機會。以下是 AI 在材料科技中的一些主要應用與影響：
1. AI 促進材料發現
傳統的材料研發通常依賴於實驗與模擬，這是一個耗時且昂貴的過程。然而，AI，尤其是機器學習（ML），正幫助科學家更快地篩選和設計新材料。例如：
材料基因組計畫（Materials Genome Initiative, MGI）：透過 AI 預測材料的結構與特性，加速新材料的發現。
深度學習與量子力學計算結合：AI 可用於預測分子與固態材料的電子結構，使材料篩選更有效率。
高通量篩選（HTS）技術：AI 幫助模擬數百萬種化合物，找到具有特定性質的候選材料。
2. AI 在材料模擬與計算中的應用
傳統的材料模擬方法（如密度泛函理論 DFT、分子動力學 MD）需要大量計算資源，AI 可加速這些計算並提高精確度：
神經網絡勢能（Neural Network Potentials, NNPs）：用 AI 來近似材料的原子間相互作用，從而加快模擬速度。
生成對抗網絡（GANs）：可用來合成新的材料結構，並預測它們的熱力學與機械性能。
貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：用於優化材料組合與製造參數，提高實驗效率。
3. AI 助力材料加工與製造
在材料加工與製造中，AI 能夠優化製程，提高產品的一致性與性能：
智慧製造（Smart Manufacturing）：透過 AI 監測材料加工過程，減少缺陷，提高生產效率。
增材製造（3D 列印）：AI 用於優化列印參數，例如溫度、打印速度，以確保高質量的最終產品。
機器學習優化合成工藝：透過 AI 預測最佳的化學配方與反應條件，加速新材料的研發週期。
4. AI 在材料表徵與檢測中的應用
材料表徵是了解材料微觀結構與性質的關鍵步驟，AI 可提高分析的準確性與效率：
計算機視覺（Computer Vision）：AI 可分析電子顯微鏡（SEM, TEM）圖像，識別微觀結構特徵，如晶粒邊界、缺陷等。
自動化故障診斷：AI 可即時分析材料的機械、熱、電性質，預測材料的壽命與失效模式。
非破壞性檢測（NDT）：AI 可用於分析超聲波、X 射線等檢測數據，實現更精準的缺陷檢測。
5. AI 與綠色材料科技
AI 也有助於可持續發展，推動綠色材料與環保技術：
可持續材料設計：AI 可設計可回收、生物可降解的新材料，例如替代塑膠的綠色高分子。
碳捕獲與存儲技術（CCS）：AI 幫助優化碳吸附材料，提高碳捕獲效率。
新能源材料研發：AI 加速電池、燃料電池、太陽能材料的開發，如優化鋰離子電池的電極材料。
未來展望
AI 與材料科技的結合為科研人員提供了強大的工具，未來可能帶來以下發展：
自動化材料實驗室：AI 駕馭機器人進行自主實驗，加速新材料的發現。
量子計算與 AI 聯合應用：用於模擬更複雜的材料系統，如高溫超導體。
AI 主導的個性化材料設計：根據需求設計獨特的材料，例如專為醫療用途開發的生物材料。
AI 已經深刻改變了材料科學的研究與應用方式，未來的突破將持續推動科技進步，帶來更高效、更智能的材料開發模式。
另一方面，中國大陸 AI 「深度求索」(Deepseek) 聊天機器人問世，性能可與美國頂尖公司的最佳聊天機器人媲美，而有超高性價比，評價很高。如問 Deepseek V3「討論材料科技與AI」，答曰:
材料科技與人工智慧（AI）的結合正在推動多個領域的創新與進步。以下是兩者之間的互動及其影響的討論：
1. 材料科技對AI的貢獻
材料科技的進步為 AI硬體的發展提供了關鍵支持：
高效能計算硬體：新型材料（如石墨烯、碳奈米管）被用於開發更高效的處理器和記憶體，提升AI模型的運算速度與能效。
量子計算：超導材料和其他量子材料的發展，為量子計算機的實現提供了基礎，這將大幅提升AI的運算能力。
感測器技術：先進材料使感測器更靈敏、更小型化，這對AI在物聯網（IoT）和自動駕駛等領域的應用至關重要。
2. AI 對材料科技的推動
AI 正在改變材料研發的方式，加速新材料的發現與優化：
材料設計與發現：AI可以通過分析大量數據，預測材料的性能並設計新材料。例如，深度學習模型被用於預測材料的機械、電學和熱學特性。
高通量實驗：AI可以自動化實驗流程，快速測試成千上萬種材料組合，縮短研發週期。
材料失效分析：AI可以分析材料的微觀結構，預測其失效模式，從而改進材料的耐用性。
3. 應用領域
材料科技與 AI的結合在多個領域展現出巨大潛力：
能源領域：AI幫助設計更高效能的電池材料（如鋰離子電池、固態電池）和太陽能電池材料。
醫療領域：智能材料與AI結合，用於開發智能藥物釋放系統和生物相容性材料。
製造業：AI優化材料加工過程，提升製造效率並降低成本。
環境保護：AI協助開發可降解材料和高效過濾材料，減少環境污染。
4. 挑戰與未來方向
儘管材料科技與 AI的結合前景廣闊，但仍面臨一些挑戰：
數據質量與數量：材料科學的實驗數據往往有限且分散，需要更多高質量數據來訓練AI模型。
跨領域合作：材料科學家與 AI專家需要更緊密的合作，以解決複雜問題。
倫理與可持續性：新材料的開發需考慮環境影響和倫理問題，AI應被用於促進可持續發展。
5. 未來展望
未來，材料科技與 AI的融合將進一步深化：
自主實驗室：AI驅動的實驗室將實現完全自動化的材料研發。
個性化材料：AI將幫助設計針對特定應用的定制材料。
跨學科創新：材料科技與 AI的結合將推動更多跨學科突破，例如生物啟發材料和智能結構。
總結來說，材料科技與AI的協同效應正在改變科學研究與工業應用的面貌，並將在未來持續推動技術革新與社會進步。
兩種工具答案均相當中肯，可謂平分秋色。差別是 GPT-4o 可由外掛程式 Dall-E3 繪圖，Deepseek V3 尚無此功能。
舉例而言，各種現代科技的發展都依賴無機晶體。在實用上，晶體必須穩定，但要開發一個新的、穩定的晶體，通常都要經過幾個月以上的艱苦實驗。而應用 AI 開發新材料，已在各地如火如荼的展開，同時有很豐富的成果。例如兩位化學獎得主所屬谷歌 (Google) 旗下人工智慧公司 DeepMind 在2023年11月29 日在頂尖期刊《自然》雜誌上發表一篇論文，宣稱利用AI 工具材料探索的圖形網路 (Graph Networks for Materials Exploration ，GNoME ) 發現了 220 萬種潛在新晶體，其中包括 38 萬種有潛力驅動未來技術的穩定材料。而當時已知結構的無機晶體也僅有 291,382 種。GNoME 至今已展現了利用 AI 大規模開發新材料的潛力。目前在世界各地實驗室進行的獨立實驗已因此創建了 736 個此類新結構。
在同期《自然》雜誌上，與 Google 團隊合作的美國勞倫斯柏克萊國家實驗室 (Lawrence Berkeley National Laboratory，LBNL) 的研究團隊發表的論文中，報導 LBNL 無機粉末固態合成的自主實驗室 (Autonomous Laboratory ，A-Lab)，使用計算、文獻中的歷史數據、機器學習 (ML) 和主動學習來規劃和解釋使用機器人進行的實驗的結果。透過梳理文獻中已發布的多種合成程序，A-Lab 可以評估每個目標與現有材料的相似性，提出試造新材料所需的成分和反應溫度。機械臂自動從原料架上選擇成分，在加熱爐中進行合成，利用鑑定工具分析產品。經過17 天的連續運行，A-Lab 從選出的預期穩定的58 個目標中製作出41 種新型化合物，其中包括各種氧化物和磷酸鹽。利用AI 工具與自動化加速研究進程，將是未來的趨勢。
另一方面，也有人指出分析不夠嚴謹，對是否真的發現新材料提出質疑，更多人認為在現階段，把 AI 視為分析數據的另一種方法，賦能而非替代人類，它才是最有用的。同時完善的自動合成實驗室目前非常昂貴，因此需要開發成本較低的選擇，同時仍保持其可靠性和可重複性，未來才可能成為主流工具。
伊隆馬斯克 (Elon Musk) 是 2022年富比士全球富豪排行榜之首富，身價超過兩千億美元，財富來源主要是特斯拉 (Tesla) 與 SpaceX 兩家公司股票市值；而馬斯克在這兩家公司發展上都做了不少材料創新，尤其他的父親就是材料工程師，而馬斯克大學讀物理，研究所在美國史丹福大學讀材料科學，雖然很快輟學，但一直對材料創新不遺餘力。
馬斯克的公司高度依賴 AI，如果沒有 AI，他的許多企業將無法實現。他的電動車公司 Tesla 使用AI 為其先進的駕駛輔助系統提供動力，旨在實現完全自動駕駛 (FSD) 功能。馬斯克的另一家企業 SpaceX 在優化火箭發射、衛星部署和太空船設計方面也受益於 AI。
SpaceX 公司打造 Starship 此類可重複使用的載人火箭，主要材質就是開發出新的不鏽鋼合金，因為不鏽鋼可以耐高溫，能承受進出地球大氣層時因高速氣流摩擦而產生的高熱，至於一般飛機慣用的鋁合金材質不耐高溫，而用同樣耐高溫而較輕的鈦合金，則受限於價格太昂貴。SpaceX能與美國以及歐盟太空總署競爭並且勝出，成本效益是一個重要因素。
另一方面，在汽車製造部份，馬斯克堅持 Tesla的 Cybertruck 車體也用新款不鏽鋼，就不以成本考量為重點，而著眼於太空科技的連結；由於不鏽鋼的價格與特性，傳統車廠失敗的前例很多，但馬斯克要求團隊嘗試更前衛的設計，並強調，他要的是一個真正夠酷的產品，而不在乎眼前的營利。
這些發展，無疑的是讓新材料開發達到了一個新境界，讓人對 AI 推進的材料科技發展黃金時代充滿期待。
在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。
在AI 時代，材料科技與 AI 息息相關，互為依托，應受到正視，以利用厚生。
* 刊載於中國材料科學學會電子報第 102期，1-5 (2025)
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