概述

人工智能+新材料”设计平台的核心应用正在多个关键领域发挥重要作用，推动着材料性能的优化与制造工艺的革新

需求详情

一、需求背景人工智能+新材料”设计平台的核心应用正在多个关键领域发挥重要作用，推动着材料性能的优化与制造工艺的革新，为下游产业的发展注入了新的活力与动力。目前“人工智能+新材料”设计平台核心应用聚焦催化剂、电池材料、金属材料、半导体四大材料领域。二、详细的需求描述1、构建数据体系，夯实创新根基构建全方位、一体化的高质量数据资源体系，实现对关键材料的全面覆盖，彻底打通材料研发、生产及应用各环节的数据流通渠道，确保数据的高质量与高可靠性，为材料领域创新发展提供坚实数据基础。2、深耕技术研发，赋能产业升级大力提升应用服务水平，深入开展材料数据技术的研发工作，加速技术成果转化与供给，充分发挥数据技术对材料产业的赋能作用，积极推动材料智能化进程，助力产业向高端化、智能化方向转型升级。3、畅通数据流通，激发市场活力着力打造数据持续生产与高效供给体系，强化行业内数据交换共享理念，破除数据市场化交易过程中的瓶颈，通过科学合理的方法确立数据定价机制，促进数据要素在市场中自由流通、高效配置，激发数据的经济价值。三、适当的技术要求1、数据层多源异构数据采集、数据标准化治理、材料知识图谱构建、数据安全共享机制；2、算法层小样本学习算法、跨尺度建模能力、生成式逆向设计、可解释性AI；3、算力层高通量计算集群、云边端协同架构；4、实验层自动化实验机器人、实时数据反馈闭环；5、平台层端到端集成系统、多角色协同开发。四、需达到效果或指标1、数据质量数据完整率≥95%、标准化覆盖率100%；2、研发效率材料筛选周期缩短至1/10、实验次数减少50%-80%；3、预测精度关键性能预测误差<5%、小样本场景命中率≥70%；4、计算能力单次高通量任务≤72小时、并发计算规模≥10⁴核；5、自动化实验机器人操作通量≥1000样品/天、实验-模型反馈延迟<1小时。