达优高科 一、人工智能材料？
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未来，基础科研领域的发展将构筑于数据与人工智能的基础之上。对此，我应该抓住AI 2.0时代的发展契机，积极构建基础科研数据库，高效利用人工智能技术，抢占技术创新高地，实现材料、化学、物理等基础科研领域的“弯道超车”。
材料、化学、物理等基础科研领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。人工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，可用于解决基础科研中的种种问题，因此得到了科研工作者的广泛关注。
近两年，人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。在AI2.0时代，把握人工智能技术不仅意味着科研效率的提升，更意味着科研“弯道超车”机遇的到来。
一、人工智能如何影响材料、化学、物理等基础科研？
2016年，谷歌AlphaGo的横空出世，将世人的焦点吸引到了人工智能领域。短短两年时间，人工智能技术在商业领域获得了空前的成功。语音识别、图像识别、无人驾驶、智慧金融等领域，无一不在影响着人们的生活。
但不为大众所关注的是，人工智能技术在科研领域也掀起了巨大的“波澜”。本文以2018年Phys.org网站（物理学家组织网）和顶级期刊上的文章为基础，向大家介绍人智能在材料、化学、物理等领域如何产生作用。
（一）新材料领域
2018年7月，Keith Butler等人在《Nature》期刊上发表题为“分子和材料研究用的机器学习”的文章，对人工智能技术在材料、化学中的作用进行了综述。
文章认为，计算化学/材料学的研究流程已经更迭至第三代。第一代是“结构-性能”计算，主要利用局部优化算法从结构预测出性能；第二代为“晶体结构预测”，主要利用全局优化算法从元素组成预测出结构与性能；第三代为“统计驱动的设计”，主要利用机器学习算法从物理、化学数据预测出元素组成、结构和性能。
其中，机器学习主要分为四个步骤：一是数据搜集，包括从实验、模拟和数据库中获取；二是数据选择，包括格式优化、噪点消除和特征提取；三是机器学习方法选择，包括监督学习、半监督学习和无监督学习；四是模型选择，包括交叉验证、集成和异常检测。
在实际的新材料研发中，人工智能技术已经在文献数据获取、性能预测、测试结果分析等各环节展现出巨大优势：
2018年1月，美国加州大学和马萨诸塞大学的研究人员合作开发人工智能平台，可自动分析材料科学研究文献，并可根据文本中提及的合成温度、时间、设备名称、制备条件及目标材料等关键词进行自动分类。结果表明，该平台识别文章段落的准确度为99%，标注关键词的准确度为86%。（发表于《MRSBulletin》）
2018年6月，美国斯坦福大学的物理学家开发了一种新型的非监督人工智能程序“Atom2Vec”。该程序只用几个小时，就“重新发现”了元素周期表。Atom2Vec是非监督型人工智能，未来科学家们可以通过给它设定目标，引导其寻找新材料。（发表于《美国国家科学院学报》）
2018年9月，东京大学利用理论计算方法建立了与原子结构相匹配的光谱数据库，并利用层聚类和决策树两种机器学习方法，对光谱大数据进行解释和预测。结果表明，该方法可成功应用于复杂光谱的解释，以及材料光谱特征的预测。（发表于《Scientific Reports》）
（二）化学领域
2018年3月，上海大学Mark Waller团队在《Nature》期刊上发表题为“利用深度神经网络和符号AI规划化学合成”的文章，引发了业内的广泛关注。
研究团队首先收集了截止到2014年发表过的几乎所有的化学反应，加起来大约有1250万个反应。然后，研究团队应用深度神经网络及蒙特卡洛树算法，成功地规划了新的化学合成路线，即便是权威的合成化学专家，也无法区分这款软件与人类化学家之间的区别。
与两种传统的合成方法相比（红色和绿色），使用新型人工智能技术（蓝色）在较短时间内可以完成更多分子的合成路线预测。该研究是人工智能在化学合成领域的重大突破，Mark Waller也被媒体誉为“化学AlphaGo”的先驱。
“化学AlphaGo”仅是人工智能用于化学领域众多案例中的一个。近年来，人工智能、机器学习、深度学习在合成化学、药物化学等领域不断产生新应用，其热度变得越来越高，有望为化学领域带来革命性的变化。
2018年7月，英国格拉斯哥大学研究人员采用机器学习算法，开发出可预测化学反应的有机化学合成机器人。在学习了100种（10%）化学反应后，该智能机器人能够以80%的准确度预测出其他化学反应，并且还能够预测出人类未知的新型化学反应。（发表于《Nature》）
2018年7月，美国北卡罗来纳大学开发名为“结构演化的机器学习”（ReLeaSE）的人工智能系统，其包括两个神经网络，可学习170万个已知生物活性分子化学结构，并随时间推移推测出新型药物分子。（发表于《Science Advances》）
2018年7月，美国莱斯大学和宾夕法尼亚州立大学的研究人员合作，利用机器学习技术和量子化学模拟改善催化剂的设计，可大幅节约时间与成本。利用量子化学模拟，研究人员可以创建出包含各类催化剂属性的数据库；机器学习技术可快速搜索数据库中隐藏的模式，帮助研究人员设计更便宜、更高效的催化剂。（发表于《Natural Catalysis》）
（三）物理领域
2018年8月，美国能源部斯坦福直线加速器中心和费米国家加速器实验室的研究人员合作，在《Nature》期刊上发表题为“在粒子物理学的能量和强度边界应用机器学习”的文章，总结了在粒子物理学的前沿使用机器学习所带来的机遇和挑战。
欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机（LHC）是目前世界上最大的粒子加速器，其每秒可产生一百万吉字节（GB）的数据。如此海量的数据，给存储和分析带来了极大难题。研究人员利用专用的硬件和软件，通过机器学习技术来实时决定哪些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。结果表明，机器学习算法可以至少做出其中70%的决定，大大减少了人类科学家的工作量。
近期人工智能在物理学领域的应用，除大型强子对撞机的数据分析外，还包括以下几方面：
2018年9月，美国劳伦斯伯克利国家实验室的科研人员与英特尔、克雷公司的工程师合作，利用深度学习技术开发出物理科学应用程序CosmoFlow，可用于处理大型三维宇宙学数据集。（发表于arxiv.org）
2018年9月，美国加州大学伯克利分校Breakthrough Listen项目的研究人员利用机器学习基础，从距离地球约30亿光年的光源中发现了72个新的宇宙无线电爆发。（发表于《The Astrophysical Journal》）
二、人工智能在基础科研领域中扮演什么角色？
材料、化学、物理等基础科研领域的发展，是大国科技竞争力的重要保证，其直接决定了社会各方面进步的步伐，重要性不言而喻。在AI 2.0时代，如何利用大数据挖掘和人工智能技术为基础科研领域赋能，成为了基础科学实现“弯道超车”的重要命题。
（一）传统科研模式需要进一步革新
2007年，图灵奖得主Jim Gray在NRC-CSTB大会上提出了科学研究的四类范式：经验科学（实验科学）是第一范式，在研究方法上以归纳为主，带有较多盲目性的观测和实验；理论科学是第二范式，偏重理论总结和理性概括，在研究方法上以演绎法为主；计算科学是第三范式，主要根据现有理论的模拟仿真计算，再进行少量的实验验证；数据密集型科学即第四范式，它以大量数据为前提，运用机器学习、数据挖掘技术，可从大量已知数据中得到未知理论。
以材料科学为例，当前普遍采用的基础科研模式主要以第一、二范式为主，第三范式为辅。在实际科研工作中，传统模式带来的问题主要有：一是重复性劳动过多，新材料研发环节中变量多，“试错法型”的实验量繁杂；二是“失败实验”的数据遭抛弃，海量数据沉默，无法被人有效利用；三是耗时太长，以航空涡轮发动机为例，单晶高温合金叶片的研制周期往往长达10年以上。
随着互联网时代的发展，数据传播、分享的门槛大大降低，而计算机硬件计算能力的提升又令大数据的计算分析成为可能，从而催生了科学第四范式。随着第四范式的诞生，所能解决的科学问题的复杂度进一步提升，势必会给材料、化学、物理等基础科研领域带来效率和效果的极大提升。基础科研领域拥抱第四范式，已经成为必然的趋势。
（二）人工智能如何支撑基础科研领域发展？
在AI 2.0时代，数据是最核心的资源，也是实践基础科研领域第四范式的基础。当前，不同科学领域数据库的建设，已经受到各国的高度重视。例如，美国国立卫生研究院的生物基因序列库GenBank迄今已收录超过2亿条基因序列，并正以大约每18个月翻一番的速度增长；美国国家标准技术院Materials Data Facility收集的数据量已达到12.5TB；日本物质·材料研究机构建设的MatNavi数据库是关于高分子、陶瓷、合金、超导材料、复合材料和扩散的世界上最大的数据库之一。
21世纪以来，“材料基因组”、“化学基因组”和各类物理学数据库的建设正加速进行。在人工智能算法和计算机硬件不断进步的背景下，“数据挖掘+人工智能分析”已经成为基础科研领域快速发展的重要驱动力：
人工智能变革科研数据的搜集、获取方式。利用人工智能语义分析技术，科研论文中的数据将更易搜集和获取，解决了人工搜集科研数据效率低的问题。
人工智能变革科研数据的分析方式与效率。利用深度神经网络及其他机器学习技术，科学家们将可从海量的结构化数据中高效获得隐藏的因果关系，从而大幅提升数据分析效率。
未来，基础科研领域的发展将构筑于数据与人工智能的基础之上。对此，我应该抓住AI 2.0时代的发展契机，积极构建基础科研数据库，高效利用人工智能技术，抢占技术创新高地，实现材料、化学、物理等基础科研领域的“弯道超车”。
二、人工智能材料是什么？
智能材料（Intelligent material），是一种能感知外部刺激，能够判断并适当处理且本身可执行的新型功能材料。智能材料是继天然材料、合成高分子材料、人工设计材料之后的第四代材料，是现代高技术新材料发展的重要方向之一，将支撑未来高技术的发展，使传统意义下的功能材料和结构材料之间的界线逐渐消失，实现结构功能化、功能多样化。科学家预言，智能材料的研制和大规模应用将导致材料科学发展的重大革命。一般说来，智能材料有七大功能，即传感功能、反馈功能、信息识别与积累功能、响应功能、自诊断能力、自修复能力和自适应能力。
三、人工智能必要的背景材料？
以下是人工智能必要的背景材料：
1. 计算机科学基础知识：人工智能是建立在计算机科学基础之上的，因此有一定的编程、算法和数据结构等基础知识是必要的。
2. 数学基础知识：数学是人工智能的基础，包括概率论、统计学、线性代数和微积分等。
3. 数据库与数据分析：数据分析是人工智能的关键部分之一，了解如何对数据进行存储、处理、查询和分析等操作是必要的。
4. 机器学习：机器学习是人工智能应用广泛的一种技术，掌握机器学习算法和方法可以帮助开发人员构建更卓越的人工智能系统。
5. 自然语言处理：自然语言处理是指针对人类自然语言的计算处理。了解自然语言处理技术可以帮助开发人员构建智能客服、自然语言识别等人工智能应用程序。
6. 计算机视觉：计算机视觉是指计算机对图像和视频进行分析和处理的科学，掌握计算机视觉相关技术可以帮助开发人员构建虚拟现实和人工智能视觉识别等应用程序。
7. 人工智能伦理和法律：人工智能的发展与应用不可避免地涉及到伦理和法律问题。了解人工智能的伦理和法律规范，以及安全和隐私等问题也是非常必要的。
以上是人工智能必要的背景材料，需要掌握这些知识才能更好地发展和应用人工智能技术。
四、人工智能芯片需要哪些原材料？
人工芯片主要材料就是硅。日常生活里也就是沙子含硅最多，提取也最方便快捷。
只不过制造芯片的硅对于纯度要求极高！其纯净度约99.99999999%.视同无限接近100%纯度硅。这个硅还要进行脱氧，方便进行更深层次的半导体加工。
最常见廉价的沙子，在进行了一系列加工处理器后，其价格约升值百倍数量。
而后的加工更是有着超高精度要求，每一颗芯片都是来之不易。
当然，附加值也是非常高的☞利润非常高！
五、人工智能教育基地申报材料？
人工智能教育基地的申报材料通常包括以下内容：
1. 申请书：详细介绍教育基地的基本情况，包括名称、地址、成立时间、规模、组织结构等。
2. 教学计划：提供详细的教学计划，包括课程设置、教学目标、教学方法、评估方式等。
3. 师资力量：提供教师的基本信息，包括学历、职称、研究领域、教学经验等。
4. 设施设备：提供教育基地的设施设备清单，包括计算机、软件、实验室、教学器材等。
5. 合作单位：如果有合作单位，提供合作单位的基本信息，包括名称、地址、合作内容等。
6. 经费预算：提供教育基地的经费预算，包括基础设施建设、教学设备、教师工资、行政费用等。
7. 成果展示：提供教育基地的成果展示，包括学生作品、获奖情况、社会评价等。
8. 附件：提供其他相关材料，例如营业执照、税务登记证、消防验收证明等。
请注意，申报材料的具体内容和要求可能因地区和政策不同而有所差异。在准备申报材料时，请务必遵循所在地区的具体要求和规定。
六、人工智能对材料专业有什么应用？
1.充足的材料科学理论研究 人工智能技术的应用需要有相应应用领域的理论支撑,随着研究者对材料科学理论研究的深入,越来越多物理机制以及材料结构与性能的关系能够从理论层面去解释,从而有利于通过计算机基于材料。
2.多尺度、高通量的模拟计算软件与高效的计算能力 随着针对材料科学的模拟计算软件的发展,材料模拟计算软件能够愈加精确地模拟。
3.规模化、系统化的材料数据库 材料基因工程理念提出后,规模化、系统化材料数据库。
七、人工智能最需要什么原材料？
最重要的原材料是硅
人工智能芯片主要材料就是硅。日常生活里也就是沙子含硅最多，提取也最方便快捷。
只不过制造芯片的硅对于纯度要求极高！其纯净度约99.99999999%.视同无限接近100%纯度硅。这个硅还要进行脱氧，方便进行更深层次的半导体加工。
最常见廉价的沙子，在进行了一系列加工处理器后，其价格约升值百倍数量。
八、人工智能进行材料筛选就业前景？
该人工智能进行材料筛选就业前景发展：1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。大数据与 AI 产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与 AI 云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
九、人工智能ar编程需要什么材料？
人工智能增强现实（AR）编程需要以下材料和资源：
1. 开发平台：选择合适的开发平台是创建AR应用程序的第一步。一些常用的AR开发平台包括Unity、ARCore（Android平台）和ARKit（iOS平台）等。根据您的需求和目标，选择适合的开发平台。
2. 开发工具：为了编写和测试AR应用程序，您需要一个适当的集成开发环境（IDE）或编辑器。常用的IDE包括Unity编辑器、Visual Studio、Android Studio和Xcode。
3. AR硬件设备：AR应用程序需要与AR硬件设备进行交互才能显示虚拟内容。常见的AR硬件设备包括智能手机、平板电脑和AR眼镜（如Microsoft HoloLens、Magic Leap等）。
4. AR开发文档和教程：学习AR编程需要参考相关的文档和教程。AR开发平台通常提供官方文档和教程，帮助您了解平台的功能和使用方法。此外，还有许多在线教程、视频教程和社区论坛可供参考。
5. 3D模型和资源：创建AR应用程序通常需要使用3D模型、图像、声音和动画等资源。您可以使用3D建模软件（如Blender、Maya、3ds Max等）创建或获取所需的模型资源。
6. 开发技能和知识：进行AR编程需要一定的编程技能和知识。例如，对C#、Java、Swift等编程语言有基本了解，并理解计算机图形学、图像处理和计算机视觉等相关概念。
请注意，以上材料和资源只是进行AR编程的一般需求，具体需要根据您的具体项目和目标进行调整和补充。
十、考研人工智能调剂到智能材料专业好吗？
考研从人工智能调剂到智能材料专业是否好，取决于你的个人兴趣、职业规划以及对这两个专业的理解。
人工智能和智能材料都是当前科技发展的热门领域，具有广阔的就业前景和发展空间。人工智能专业主要关注于机器学习和算法开发，以及人工智能技术在各个行业的应用。而智能材料专业则更侧重于材料的研发、性能优化以及其在各个领域的应用，如医疗、环保、能源等。
如果你对人工智能领域有浓厚的兴趣，希望在这个领域深入发展，那么直接选择人工智能专业可能更符合你的期望。然而，如果你对材料科学、物理学等领域也有兴趣，或者认为智能材料在未来的科技发展中将有更广泛的应用，那么调剂到智能材料专业也是一个不错的选择。
此外，你还需要考虑两个专业的课程设置和研究方向是否与你的兴趣和能力相匹配。如果你对智能材料的课程和研究内容感兴趣，并且认为这些内容与你的职业规划相符，那么调剂到智能材料专业可能是一个好的选择。
最后，你还需要考虑学校的师资力量、实验室条件以及行业合作等方面的因素，这些因素对于你在研究生阶段的学习和未来的发展都有重要影响。
综上所述，考研从人工智能调剂到智能材料专业是否好，需要根据你的个人情况来综合判断。建议你充分了解两个专业的课程设置、研究方向以及就业前景等方面的信息，再做出决定。
