引言:進入人工智能時代,數據重要性進一步凸顯。今年,國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素x”三年行動計劃》指出,要以數據驅動發現新規律、創造新知識,加速科學研究范式變革。北京材料基因工程高精尖創新中心在浪潮信息助力下,通過數智融合加速材料研發,取得了創新實踐,對發揮“數據要素x”具有示范意義。
2021年6月24日,美國佛羅里達州邁阿密海邊一棟1981年建造的12層公寓發生部分倒塌,造成重大人員傷亡。最終調查結果顯示,公寓倒塌可能緣于海水倒灌對建筑結構的水泥混凝土及內部的加強鋼筋造成腐蝕破壞。
材料腐蝕是悄悄發生的破壞,這些年在國內發生的一些重大事故,如山東青島爆燃特大事故、湖北十堰管道腐蝕爆炸、廣州虎門大橋不明原因晃動等,也都與材料腐蝕有關。
研發具有更高性能、更長壽命、更加綠色智能的新材料,是材料領域亟待解決的課題。北京材料基因工程高精尖創新中心在浪潮信息提供的高效、智能算力支撐下,通過“大數據+人工智能”找出材料腐蝕的 “殺手”,加速研發出更符合需求的新材料,將新材料研發周期從原來的10-20年縮短到3-5年,實現科技創新從“實驗范式”向“數據范式”的躍升。
改變研發范式,提速新材料研發
新材料是一切現代產業的基礎,是國家大力發展的戰略性新興產業,從農業、工業、建筑到航空航天、醫療等各領域的現代化,都離不開材料的創新?？梢哉f,一代材料決定了一代裝備。
腐蝕是材料領域亟待解決的一大難題,腐蝕對于材料來說,就相當于人類的慢性疾病。材料腐蝕給國民經濟造成了巨大損失,中國工程院全國腐蝕調查表明,我國腐蝕損失每年超過三萬億元,占GDP的3.34%。
因此,“治未病”防患于未然十分關鍵。在工程建設前找到更耐腐蝕材料,一直是材料領域的核心課題。傳統的材料腐蝕研究,采用實驗的方法,通過不斷試錯來找到材料-環境-腐蝕的內在規律,費時、費力。用北京材料基因工程高精尖創新中心腐蝕大數據團隊、國家材料腐蝕與防護科學數據中心張達威教授的話說:“傳統材料研發就如同做菜,食材調料各放多少,沒有定量配方,咸了兌點水,淡了加點鹽,需要反復嘗試。因為影響材料的因素特別多,靠經驗試錯法進行材料研究,研發周期非常長、成本特別高?！?/p>
將材料基因工程的理念方法引入新材料研發與防腐蝕領域,能夠提速材料的開發、生產、應用的全過程,被公認為開發新材料的前沿顛覆性方法。借鑒生物學基因工程,材料基因工程由材料高效計算、先進實驗和大數據技術等構成其基礎技術體系,實現對材料成分、配方、制備工藝的高效篩選、精準調控和優化設計,快速得到滿足特定性能需求的新材料。
目前,世界各國都在積極推進材料基因工程研究,致力于實現新材料研發周期縮短一半、研發成本降低一半的戰略目標。我國科研工作者經過多年努力,已經在幾類關鍵材料上實現了這一目標,將研發周期從10-20年縮短為3-5年,并在中馬友誼大橋、川藏鐵路等重大工程的材料篩選設計中,精準、高效地完成了任務。
以中馬友誼大橋項目為例。馬爾代夫景色宜人,但是它所處的環境高溫、高濕、高鹽分、強紫外光輻射,對于材料來說是一個非常惡劣的環境。國家材料腐蝕與防護科學數據中心利用其積累的海量腐蝕數據以及針對數據的分析和挖掘,來評價中馬友誼大橋所處環境下的腐蝕風險,選擇了更適合的建設材料,保證大橋長時間正常運行。
實現范式變革,數據“采-存-算”是關鍵
材料基因工程是材料與大數據、人工智能、高通量自動化實驗等前沿技術的深度融合,通過“理性設計+高效實驗+大數據分析”的協同創新顯著提升新材料的研發效率和應用速度,實現材料研究從“實驗范式”到 “數據范式”的躍升,這種協同創新背后的關鍵驅動力是 “數據”,關鍵技術基礎是“計算”。
以耐蝕材料研發為例,材料腐蝕過程機理十分復雜,溫度、濕度、應力等環境因素,成分、加工、結構等材料因素,時間尺度等因素,都是材料需要考慮的因素。因此,耐蝕材料的篩選和設計,需要大量的數據作為支撐依據。
“這好比給材料看病,如果沒有相關檢驗手段,只能 ‘望’‘聞’‘問’‘切’,有了心電圖等檢查手段,能看到已發病的心臟問題,但有了動態心臟檢測儀(Holter)24小時檢測,就能通過心臟連續數據,分析出心臟有可能發生的問題,如果進行基因分析,就能了解生命更深層的潛在問題?！?張達威表示,材料研究從“實驗范式”向“數據范式”的變革,數據的“采”、“存”、“算”能力是關鍵。
一是要將有效數據“采上來”。國家材料腐蝕與防護科學數據中心通過新型腐蝕監測傳感器與物聯網技術構建腐蝕在線監測系統,開展材料(微觀)環境腐蝕數據的高通量采集與實時傳輸。目前,已布設了覆蓋我國典型自然環境的國家野外觀測站,成功應用于電網、地下管網、高鐵、風電等重大裝備的腐蝕失效監測,每年收集到數以億計的腐蝕數據。
二是能將海量的數據“存得下”。中心開發了數據匯交和數據庫系統等共性技術,有了這些技術能更好地理解數據與數據之間的關系,將數據變成知識,以更高價值的方式存儲下來。
三是強大算力把新材料“算出來”。數據的價值在于用,如何在海量的數據中找出規律、找到答案,需要高質量算力的支撐。為此,北京材料基因工程高精尖創新中心聯手浪潮信息構建計算平臺,充分釋放數據價值。如利用人工智能技術,開發了一系列覆蓋原子、化學鍵、分子不同尺度,到材料、工藝、環境、時間不同維度的腐蝕預測模型,對耐蝕性能進行仿真測試。在人工智能算力的推動下,快速得到不同材料在不同環境作用下的耐蝕性能。
目前,北京材料基因工程高精尖創新中心聯手浪潮信息打造的材料高通量計算平臺,已經成為該中心創新變革的關鍵基礎設施。隨著數據和計算的進一步融合,科研人員可以從繁瑣的實驗試錯中解脫出來,讓實驗觀察變成無人實驗,仿真模擬變成現象生成,數據驅動變成數據增強,讓“算”出新材料成為可能。
應該說,以數據為核心,通過數智融合驅動科研方式的變革,打造新質生產力,不僅僅是對于材料領域,對于各個領域面臨的重大問題,都是有效的解題方法。在材料腐蝕和耐蝕材料的研究中,聯合通過數智融合探索,很好地詮釋了數據要素給材料科研變革帶來的乘法效應。
