新材料产业周期长，情况复杂，打通材料科学和工程应用的链条需要多方协同发展。AI赋能材料科学，有助于打通新材料产业从研发到产业化的全链条。
使用人工智能技术的材料研发，能够在物性预测和新材料研发过程中，基于更强的数据分析能力，同时利用机器学习算法，自动优先选择最能提供实验合成和测试所需信息的化合物，简化材料科学家耗费在数据分析、大规模文献查阅和实验等工作上的时间。机器学习已被证明可以有效加速材料的研发进程，通过机器学习获得的材料模型及机理，进而用于材料发现和设计。
新材料产业周期长，情况复杂，打通材料科学和工程应用的链条需要多方协同发展。AI赋能材料科学，有助于打通新材料产业从研发到产业化的全链条。
使用人工智能技术的材料研发，能够在物性预测和新材料研发过程中，基于更强的数据分析能力，同时利用机器学习算法，自动优先选择最能提供实验合成和测试所需信息的化合物，简化材料科学家耗费在数据分析、大规模文献查阅和实验等工作上的时间。机器学习已被证明可以有效加速材料的研发进程，通过机器学习获得的材料模型及机理，进而用于材料发现和设计。