人工智能材料？

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、人工智能的设计初衷？

人工智能的初衷是将其扩展为人类工具。它的作用从它诞生之日起就已经形成。人工智能只能作为人类智慧的附庸和补充，不可能对人类智能构成挑战，也不可能取代人类。智能。从字面上看，人工智能是人工制造的智能。我们生活中对机器人，虹膜，指纹等的认识都与人工智能有关。人工智能的发展本质上也可以说是一场革命。

三、人工智能图标设计理念？

如果要设计好Favicon站点图标并且能运用到品牌logo上就需要注意以下几点：

1.      Favicon站点图标对于格式和大小很有要求，设计的logo就不能太过繁琐，各方面力求简洁，在有限的空间内可以最佳利用，简洁的设计让人一目了然。

2.      引人注目：网络时代，只要用户浏览网络，图标就始终可以看见，用户可能打开多个网站选项，并有他们熟悉一直使用的选项，这样的情况下作为新出现的网站，一旦用户打开了网站我们就应该在这一次机会抓住用户的眼球，所以好的设计的小图标或者进入网站的logo就是一把利刃，用来吸引用户的注意力，从而加强下一次打开你的网站的机会。

3.      不同情况不同设计：非正式的网站建议选用亮颜色，这种颜色不同于其他图标；正式的机构如果选用鲜艳色彩可能不能很好的和品牌融合，那么就需要高端大气简洁的设计来和品牌美感结合来体现，不同的简洁形状也许是你最好的选择。

4.      一致性：图标通常是根据品牌的logo和设计行程来设计制作的。它的作用是补充、吸引让品牌形象更加增值。所以在设计上要保持品牌理念，设计还有行业都和这个小小的图标保持一致统一。让任何用户都能够清晰直观的了解品牌的归属属于什么类型，包括我们可以提供给用户的服务有哪些。

5.      现在的网络图标随处可见，有时候出其不意也是一种选择，在单色的配色方案里，像Favicon站点图标这种小规模设计通常会给人一种高级感。

如果不知道那种更好可以先试试单色，在逐步添加色彩，依次对比。如何运用人工智能设计logo通过上面的科普大家对设计已经有了一些了解，但是我们会发现设计真的对于我们新手来说太难，看见那么多要点更是头痛，那么我们如何运用人工智能来设计logo呢？

我们又该如何选择人工智能的工具，需要注意什么？l  注意要简单，越来越多的设计方案让人眼花缭乱，但是真正能记住的还是简洁明了简单设计。l  美观：什么设计都是给人看的，设计的不好看，我们自己都看不下去，就不要强按什么抽象设计了，一定要美观大方。

l  多方面运用：一个成功的logo设计可以多方面运用，如果出现不适用，那么就是不合格的logo，我们不可能每一个用途都要设计一个图标。

l  细节：细节上要在设计上可以体现我们的品牌，就像苹果公司的设计直观的就知道是苹果，不要因为觉得简单而忽略了高级感。

l  含义:赋予设计意义的是品牌的含义，设计一个logo要有自己的意义与品牌息息相关，注入灵魂让设计出来的logo有自己的特色才能抓住人心。

四、人工智能怎么设计编程？

使用矩阵的方式编写人工智能框架、使用四种性能优化矩阵编写人工智能框架、人工智能及感知元解密、神经网络结构及Sigmoid函数、用神经网络识别手写数字、人工智能框架编写中关于损失度及梯度下降的设计与实现、 MNIST数字识别、从矩阵视角剖析神经网络的运行过程

五、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。

六、人工智能和设计哪个难？

AI智能是计算机科学的一个分支，运用计算机技术开发出和人类智能相似的智能机器,人工智能领域主要研究语言识别、图像识别、智能机器人和专家系统等; UI设计包括：web 界面设计，网页的界面设计是 web 界面的核心内容。 包括 web 界面设计、PC 客户端软件界面设计；移动界面设计，移动设备界面设计模块的内容是整个课程的核心。 所以两者有本质的区别。

七、人工智能专业设计专业前景？

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一，人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。

所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

人工智能专业是我国高校人才计划设立的专业，主要培养人工智能产业的研究型、应用型人才，推动人工智能学科建设，其就业方向主要包括从事科学研究、软件工程、应用数学电气自动化、机械制造等。

就目前设立人工智能作为近年来刚发展起来的新兴技术，人工智能技术研发具有较大的难度。另外，从事人工智能领域人员需掌握扎实的人工智能知识和较强的科研能力，因此人才培养周期也相对较长。

人工智能产业规模大，就业前景广阔。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力量，已成为了国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得了重要进展，人工智能理论和技术日益成熟，应用范围不断扩大，相应的商业模式也在持续演进。

当下，人工智能已经成为经济增长的新引擎。人工智能既能促进经济增长和创造就业，又会产生就业替代效应，但总体上就业创造效应大于就业替代效应。因此，人工智能专业前景十分广阔。

就薪资待遇而言，由于人工智能人才供给不完善，竞争热度低、招聘薪资普遍较高。

总而言之，人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高。因此，现在无疑是进入人工智能领域的大好时机。

八、人工智能设计的作品思路？

每个产品都在以自己的方式诉说着自己的智能。在互联网的下班场，人工智能再次被推上了风口浪尖。本文介绍了智能功能的四大设计要点：转变思路，调整认知、单点发力，深挖场景、打好辅助、数据先行。

人工智能的概念从提出到现在已经走过了几十个年头，虽然当前的智能并不智能，但在我们口中的“弱智”中，能够强烈的感知到大家对智能的期望与光明前途。

九、人工智能海报设计理念？

人工智能设计系统为钻展、商家店铺装修等业务提供稳定的设计能力；素材加工等子能力也在为外卖、闪购等商品图片提供技术支持。

扩展常规设计风格、语义相关的颜色及素材挖掘、自动解析数据、构建自评估学习闭环等方面继续研究，进一步提高算法的设计能力和适用性，尽可能协助设计师提高效率，降低高重复性工作的时间和经济成本。

十、人工智能设计的基本方法？

《人工智能基本方法及程序设计》主要介绍了人工智能常用的基本方法及相应方法的VC++6.0程序设计。常用方法主要包括状态图搜索、树式状态图搜索、加权状态图搜索、与或图搜索、博弈树搜索、基本遗传算法、基于产生式规则的机器推理、决策树学习、神经网络学习。每个方法都以相关的应用实例进行程序设计。