机器学习方法帮助化学和材料公司

未来，所有材料科学家和化学制造公司都将有机会使用机器学习工具来加强他们的研发。无缝集成这些基础操作不会很快发生，但忽视材料信息学的发展将导致失去任何竞争优势。

材料信息学(MI)以数据为中心的材料科学和某些化学研发方法。毫无疑问，这将是研究科学家工具箱中的一种常用方法，而不是抢占头条新闻，某种形式的人工智能技术将被假定在所有开发中。人工智能的关键在于数据基础设施的集成、实现和操作，以及为化学和材料数据集设计的机器学习方法。

有大量的证据可以证明这一点，但最好的证据来自于行业的反应。近年来有大量的活动，包括合作伙伴关系，投资，以及一些最著名的化学和材料公司的公告;下面的图片概述了这一点，显示了这些标题的快照。

机器学习本身可以用于多个不同的项目，从寻找新的结构-属性关系，提出新的候选项或工艺条件，减少昂贵且耗时的计算机模拟次数，等等。

机器学习方法可以采用多种形式的监督和无监督学习方法;生成模型可以有效地筛选有机化合物的优化输出，而即使是简单的修改随机森林模型也可以用于提出后续反应，以满足所需的一组标准。这仍处于早期阶段，需要更多的开发;我们可以从现有的人工智能发展中获益良多，但整合专业领域知识和应对材料数据集的独特挑战至关重要。

应用空间是广阔的，研究已经显示出成功的范围从有机金属，热电，纳米材料和陶瓷通过更多。本文将重点介绍人工智能已经产生影响的4个值得注意的领域。IDTechEx涵盖了大量相关的应用领域，这些信息包含在市场报告中，以说明这些mi支持的研发项目的重要性。

柔软的材料是一个宽泛的术语，涵盖了泡沫、润滑剂、粘合剂、聚合物等广泛的领域。正是在这个领域，材料信息学将会看到最早的成功。由于有大量的原料组合和工艺条件，这些配方是MI采用的极好考虑因素。

对于大多数应用来说，进入壁垒相对较少，性能可以是物理的(粘度、抗拉强度、玻璃温度等)，也可以是毒性、成本和供应链等其他考虑因素。几乎所有机械机械公司都在这一领域有客户，聚氨酯和环氧树脂是最典型的开发对象，但仅这一领域的潜力就很大。

加法制造是一个快速接受聚合物和金属材料的人工智能方法的领域。这是一项迅速兴起的技术，IDTechEx预测该材料将成为年收入的主要来源。许多公司利用现有材料进行工艺，但为独特工艺开发定制的原料可以帮助释放该行业的全部潜力。

人们对金属有很大的兴趣，特别是QuesTek Innovations、Intellegens、Exponential Technologies和Citrine Informatics都在这一领域很活跃，后者与HRL实验室合作生产了一种AM铝合金，并在铝协会注册。除了提供平台和研究项目外，许多公司还使用这些先进的研发方法来构建知识产权组合。OxMet Technologies对多种合金，特别是高温镍合金进行了这项技术，而phasshift Technologies则利用打印过程的快速冷却速度针对非晶态合金。

IDTechEx在增材制造领域有引人注目的技术市场报告，其中包括一份新报告“金属增材制造2020-2030”，该报告提供了技术，应用，材料和地理的颗粒预测以及详细的参与者概况。尽管由于COVID-19大流行，这一市场不可避免地会下降，但预计在未来十年内，这一市场将超过100亿美元。

能量储存是科学和工程公司研发支出的主要领域之一。即将到来的电动汽车(陆地、海上和空中)热潮以及固定式能源存储等机遇意味着，几乎每个人都希望参与其中。随着内燃机被取代，一些公司可能会失去市场，而另一些公司可能会看到进入一个以前无法进入的利润丰厚的领域的机会。

从根本上说，大多数储能技术的发展都停留在材料层面。从先进的阴极和阳极到固态电解质等。在热稳定性、潜力、循环寿命和容量方面有许多考虑因素，更不用说这些材料如何沉积和加工，以及经济和供应链方面的考虑。这使得它成为材料信息学的主要领域，丰田研究所、三星、Saft和更多的积极探索这一领域已经非常明显。

有机电子是另一个令人兴奋的领域，涵盖了广泛的部门，包括有吸引力的特点，如简单的加工，基板兼容性，可调性。这已经在显示器、传感器、光伏等多个垂直领域得到了应用，未来十年的市场潜力将超过400亿美元。

材料信息学在这里也有机会，并且正在被开发。从三星寻找OTFT和OPV的候选材料，到松下研究具有适当电荷迁移率的杂化物，以及Kebotix探索用于智能窗口的电致变色材料。这一领域有巨大的潜力有待进一步探索。

-编辑自IDTechExCFE Media发布的新闻稿。

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