2025年2月12日（優分析產業數據中心）
然而，傳統的新材料發現方式極為耗時且成本高昂。研究人員通常需要進行大量的試驗，透過反覆實驗來找出最適合的組成與結構。
此外，材料的性質往往取決於原子與分子層級的複雜排列，這使得研究人員難以直接預測材料的穩定性與應用潛力。因此，開發新材料一直是一個高風險、高成本的研究領域。
AI如何改變材料科學研究
隨著人工智慧（AI）技術的進步，新材料的發現方式正在發生變革。過去，材料科學主要依賴科學家的直覺、經驗與反覆試驗，過程繁瑣且充滿不確定性。
然而，AI的引入讓研究人員能夠透過數據分析、機器學習與生成式AI技術，更快速且精準地篩選、設計與模擬新材料。
AI的應用使得材料開發變得更為高效，主要體現在以下幾個方面：
🔺加速材料設計：AI可以透過大數據分析，找出具有潛力的新材料組合，並快速篩選出可能具有特定特性的材料。
🔺提高準確度：AI能夠預測新材料的穩定性、機械性質、電導率等關鍵指標，減少傳統試驗過程中的試錯成本。
🔺降低研發成本：透過AI模擬，研究人員無需製造每一種可能的材料，而是能夠事先排除無法穩定存在的選項，節省大量資源。
這些變革讓材料科學進入了一個新的時代，使得新材料的發現速度得以大幅提升。
Microsoft：生成式AI引領材料創新
該公司開發的兩款AI工具MatterGen與MatterSim分別負責材料的創建與驗證，形成了一個完整的AI驅動材料發現流程。
⏺ MatterGen：這是一款生成式AI工具，能夠根據輸入的特定條件，自動產生可能具有所需特性的材料。例如，研究人員可以輸入特定的對稱性、機械強度、電子性質或磁性質，這種方法避免了傳統的試驗與誤差過程，使材料設計變得更為高效。
⏺ MatterSim：這款AI工具的作用是模擬與篩選MatterGen所產生的材料，以確保這些材料在現實世界中是可行的。MatterSim使用先進的電腦模擬技術來預測材料的穩定性，過濾掉不適合製造的選項，確保研究人員能夠專注於最具潛力的材料。
這套AI系統的最大優勢在於，它能夠在短時間內生成數千種潛在的新材料，並篩選出其中最適合實際應用的選項。這使得材料研發的效率大幅提高，研究人員能夠更快地將新材料推向市場。
Google：AI預測材料穩定性
除了Microsoft，Google DeepMind也正在開發AI驅動的材料發現工具。
其中，Gnome（Graph Networks for Materials Exploration）是一款專注於材料穩定性預測的AI工具。
與MatterGen不同，Gnome的核心技術來自於深度學習（Deep Learning）主要負責分析與現有材料結構類似的新材料，並透過深度學習技術來預測它們的穩定性。
2023年，Google DeepMind發表研究成果，這一成果比傳統方法快上10倍，顯示AI在材料科學領域的潛力。
AI驅動的新材料應用領域
AI技術驅動的新材料發現，將在多個領域帶來革命性的變化，包括：
目前全球對高效能電池的需求正在上升，特別是在電動車與再生能源領域。AI能夠幫助研究人員發現更高能量密度、更快充電速度與更長壽命的電池材料，使綠色能源技術更具競爭力。
醫療技術上，新型生物相容性材料可應用於植入物、人工關節與藥物輸送系統，提高患者治療效果。此外，AI發現的材料可能用於開發更安全、有效的醫療設備。
至於AI在航太工程的助益則包含輕量化且耐高溫的新材料能夠提高飛機與太空船的性能與燃油效率，減少能源消耗並提升飛行安全性。
此外，AI發現的新材料可以應用於水淨化、碳捕捉與廢棄物管理等領域，幫助解決氣候變遷與環境污染問題。
未來展望：AI與量子計算的結合
AI技術的進步正在加速材料科學的發展，而未來的關鍵突破可能來自於AI與量子計算的結合。量子計算具備更強的計算能力，能夠模擬原子與分子的相互作用，進一步提高材料設計的精確度。
隨著AI與量子計算的結合，研究人員將能夠更深入地探索材料的基本性質，發現具有全新特性的材料。
這將使材料科學進入一個全新的時代，為未來的科技發展提供強大的基礎，並推動人類文明邁向新的高度。
