材料工程迎来智能化革命，全新预测与仿真系统引领突破性创新

（文/李雯雯）据权威数据统计，2019年全国材料工程研发投入超过4000亿元人民币，国内材料工程市场规模不断扩大，年均增长率超过10%，预计到2025年将达到约5.4万亿元人民币。近年来，国内材料工程行业正面临由低端产业向高端产业的转型升级，企业不断加大研发投入，提升产品质量和技术水平，加速向高附加值、高技术含量的领域迈进。

“国内材料工程行业在市场规模扩大、新材料崛起、创新驱动发展、重点领域发展以及产业升级与转型等方面都取得了显著进展。这为行业提供了巨大的发展机遇和潜力，同时也对企业和专业人才提出了更高的要求和挑战。”我国知名材料工程专家孙华剑表示，当前国际材料工程领域发展迅速，各国都在争抢资源，就国内市场而言，还有较大的发展空间。未来，高端技术依然是主要的市场突破点。作为我国材料工程领域的新一代杰出工程师，孙华剑早早地展现了自己在材料工程领域惊人的天赋和创造力。从2015年开始，孙华剑就致力于材料工程领域智能化技术的钻研。经过长时间、大量的基础研究，2023年8月，孙华剑主导研发的创新性技术成果“基于人工智能的材料结构预测与仿真系统”正式投入市场应用，创新了材料工程结构预测和仿真的模式，引起了业内极大的轰动。

据了解，“基于人工智能的材料结构预测与仿真系统”以高端人工智能技术为基础，通过设计模型的深度学习和大数据分析，系统能够识别出隐藏在数据背后的规律和趋势，从而高效准确地预测和模拟材料的结构特性，为材料设计和优化提供了强有力的支持。“在这套系统中，我采用了团队独立研发的双向模型架构，这是一项关键创新点。传统的材料预测和仿真方法通常只考虑了单向的信息传递，无法充分利用不同特征之间的相互影响。而通过引入双向模型架构，我们能够更准确地捕捉材料结构之间的关联性和复杂性。”孙华剑介绍道，这套系统中的双向模型架构由两个主要组成部分构成：结构预测模块和结构仿真模块。结构预测模块利用深度学习算法和大数据分析技术，从已有的材料数据库中学习出结构特征与性能之间的映射关系。通过对海量数据的学习和训练，模型能够准确地预测出给定材料结构的性能表现，例如力学性能、导电性能等。而结构仿真模块则采用基于物理模型的仿真方法，通过数值计算和模拟技术，模拟出材料在不同条件下的结构演化和性能变化。这一模块能够模拟材料在不同温度、压力、应变等外部环境下的行为，帮助工程师们更好地理解材料的响应机制，并为材料设计和优化提供指导和参考。

对于孙华剑研发的“基于人工智能的材料结构预测与仿真系统”，不少业内专家都给出了高度的评价。国内知名材料工程专家何佳提到，“基于人工智能的材料结构预测与仿真系统”的普遍应用将大大改善我国新型材料研发方面现有的问题，提高新型材料研发的精准性、材料筛选的匹配度以及新型材料研发项目的成果转化率，推动我国材料结构预测与仿真进入更高的国际领域。

孙华剑在材料工程领域取得的技术成就远不止于此。此前，他已经研发了多项创新性的技术成果，其中包括“基于智能感知的材料质量监控和诊断系统”。该系统采用全自动化、超智能化的智能感知技术，为我国材料工程行业带来了全新的研发思路，引领了材料质量监控和诊断领域的智能化创新潮流。另外，他还开发了“基于分级分类模型的材料研发设计系统”，该系统能够在短时间内完成特性分析、性能预测以及配方优化，极大地提升了材料创新的速度和质量。凭借这一突出贡献，该系统荣获了未来科技论坛颁发的材料工程行业突出贡献成果奖，而孙华剑也因此在业内声名大噪。

“目前，材料工程领域的数智化进程还在不断加速，我很高兴我的技术成果能够为行业的发展作出贡献，我将继续为之努力。”孙华剑表示，未来，自己将会继续扎根前沿技术的研究阵地，不断锤炼自己的专业技术和创新技能，争取研发出更多的技术成果，为世界更多新材料的研发和诞生创造更大的价值。