目前，國外已有人工智能助力新材料研發的案例報道。英國利物浦大學的科研人員研發了一款機器人，在8天內自主設計化學反應路線，完成了688個實驗，找到一種高效催化劑來提高聚合物光催化性能，這項實驗若由人工完成將花費數月時間。不久前，日本大阪大學一名教授利用1200種光伏電池材料作為訓練數據庫，通過機器學習算法研究高分子材料結構和光電感應之間的關系，成功在1分鐘內篩選出有潛在應用價值的化合物結構，傳統方法則需5—6年時間。

　　為了縮短研發周期，人工智能可以作為一個強有力的輔助工具，借助數據共享，對先進材料的物理化學性質進行預測、篩選，從而加快新材料的合成和生產。過去，材料的設計都是通過理論計算來構建結構和性質的關系。不過，由于原子有很多不同的結合方式，設計一個新的分子結構就如同一個搭積木游戲，拼搭過程中無法預知分子的性質。作為人工智能的一個分支，機器學習算法在輔助新材料設計時尤為“得力”，其工作過程主要包括“描述符”生成、模型構建和驗證、材料預測、實驗驗證4個步驟。所謂“描述符”，就是根據現有數據來描述材料的某些特殊性質，再通過非線性的形式構建訓練模型，從而預測新材料性質，這個過程不再依賴物理知識。

　　智能控制在各行各業的應用

　　1、工業過程中的智能控制

　　生產過程的智能控制主要包括兩個方面:局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設計，例如智能PID控制器、專家控制器、神經元網絡控制器等。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數的整定和在線自適應調整方面具有明顯的優勢，且可用于控制一些非線性的復雜對象。

　　2、機械制造中的智能控制

　　在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術為解決這—難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應用于機械制造行業，它利用模糊數學、神經網絡的方法對制造過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。

　　3、電力電子學研究領域中的智能控制

　　電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進的優化算法，采用此方法來對電器設備的設計進行優化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質星。

　　總結

　　人工智能要想和新材料擦出更多的“火花”，仍面臨一些挑戰。比如，AI算法很難準確預測晶體結構，訓練數據的可靠性仍有待理論方法的發展等。為了更好發揮學科交叉融合的乘數效應，除了需要算法不斷改進外，理論計算化學的發展、材料性質表征手段的研發也應齊頭并進。未來，相信通過各方科學家的努力，新材料的創新成果將會不斷涌現。