新材料开发：人工智能主导的未来趋势

到了今天，新材料的开发已经不再以天然材料为基础，而是由研究人员设计创造新材料。当然，创造一种新材料并非毫无目的地四处撒网，而是以坚实的理论为依据，现在已经进入从原子层级的结构设计起步，然后再合成具有新功能的材料的时代。

在这个新时代的材料研究领域中，日本的存在不容小觑。超强力磁铁以及锂离子电池、光催化剂、碳纤维、纳米碳管、蓝色发光二极管、铁基超导体、钙钛矿太阳能电池等，由日本人开发或者做出重大贡献的新材料不胜枚举。

不过，从总体的发展趋势来看，日本在新材料研发中已经逐渐失去优势。其中一个原因是，以中国为代表的新兴国家开始崭露头角。从根本上来说，新材料基本上不会从一开始就以一个成熟的产品的形式出现在世人眼前，往往是作为一个新的概念性材料问世，经过多方尝试对其物理特性及生产方法加以改进，经过漫长的时间积淀才能定型。

综上所述，即使在概念性研究阶段取得领先，在产品化阶段如果没有充裕的资金与人力支持也难以为继。而面对资金与研究人员越来越充裕的中国，日本渐渐失去了对等竞争的能力。有位日本研究人员曾经哀叹：“即使将日本的研究人员扩充三倍，中国依旧有能力再投入数倍于我们的人力。如果问该如何让日本赢得这场竞争，我觉得无论怎样考虑都看不到希望。”

研究人员的研究工作并非在黑暗中全面开花、四处瞎碰，更多的是靠研究人员的经验与直觉。但是，在日本最擅长的材料领域中又出现了一名强敌，那就是一种名为材料信息学的新研究方法。

第十二章中曾经提到过人工智能“阿尔法狗”自主学习了无数棋手的对弈棋谱，自行掌握了判断在某种局面时如何落子能提高胜率的能力。这相当于让计算机学会了众多棋士“也许这种方法可以解决问题”的“直觉”。更关键的是，“阿尔法狗”在升级后甚至通过数百万次自我对弈提高了“直觉”能力，竟然懂得自创新的手筋。(www.xing528.com)

材料信息学的原理与此类似，通过计算机自主学习过去开发材料的各种数据，掌握预测新材料物理性质的“直觉”。在这种方式之下，原本需要花费数年之久的新材料开发，很有可能仅用数个月即可获得成果。总而言之，通过大数据的高速解析与自主学习，最终可以取代研究人员多年积累才能获得的经验与直觉。

推动这一新手法的契机源自2011年，由美国前总统奥巴马宣布启动的“材料基因组计划”。美国为此投入5亿美元，计划将新材料开发速度提高2倍。很快，到了2012年10月，该计划便打响了第一炮——成功提高了蓄电池固体电解质材料的寿命。仅用了几个月便超越了为此付出多年精力的日本研究小组，从中可窥见这种新方法的威力。

看到这一成就，中国也紧随着美国的脚步，投入了大量资金启动了类似的计划。受此影响，日本也在2015年启动了同类计划。但不得不承认，日本目前已经落后于中国和美国。不过，产业界早就盯上了材料信息学的威力，前文提到的丰田公司也计划利用该技术开发蓄电池材料。

近年来，人工智能、大数据等新名词成为热点，虽然也有担忧“人类的工作机会被抢走了”的声音，反过来也有观点反驳说这属于过度炒作。不过，人工智能已经开始在材料学领域中发挥优势，逐渐成为国际社会科研竞争的焦点。曾经在材料学领域中独占鳌头的日本，今后能否将自身的优势保持下去，估计在数年之内就能见分晓。