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在过去十年中，人工智能和机器学习对我们日常生活的方式产生了深远的影响和颠覆。从汽车的自动驾驶与泊车（如 Tesla），到根据时间和习惯为我们推荐电影（如 Netflix），这一切都得益于深度学习领域的飞速发展——智能算法能够不断从庞大且多样的数据中学习和解读潜在的信息。

虽然人工智能在许多商业领域和日常生活中都取得了重要进展，但仍有许多行业和流程尚未真正跨越鸿沟，全面拥抱人工智能与机器学习。

尽管人工智能和机器学习正在重塑多个行业，但到 2020 年，仍有一些行业尚未被其触及，主要原因有以下几点：

实施人工智能解决方案所需的人才大多流向了互联网科技行业，导致其他传统行业在技术人才上存在空缺；

一些行业的管理方式依然相对保守，缺乏投入额外资源进行研发的动力；

最重要的是，在很多行业中，能够用于机器学习的“小数据（small data）”非常有限，导致模型难以训练，人工智能的应用变得极具挑战性。

目前人工智能领域的大多数突破，主要依赖深度学习技术从海量数据中提取复杂关系，从而获得更高精度的预测（如 GPT-3：https://arxiv.org/abs/2005.14165）。然而，许多行业天然产生的数据极少，这也使得这些行业无法享受到人工智能的红利——数据太稀疏，太小，难以驱动 AI 模型。

一个小数据问题尤为突出的行业，就是材料配方开发。根据已有研究（例如: https://arxiv.org/pdf/1903.11260.pdf），这一行业中的实验数据集往往非常有限，原因包括：

实验主要以实际需求驱动，数据非系统化采集；

缺乏有效的实验记录工具与数据追踪手段；

很多实验都是全新的，无法参考历史数据。

在材料开发过程中，科学家通常需要通过大量试错实验来达成目标配方。这不仅浪费了时间、资源和样品，也可能让竞争对手抢先一步将相似产品推向市场，严重影响企业的竞争力。

因此我们提出一个重要问题：是否有办法在小数据环境中实现学习与突破？

在如计算机视觉等领域，迁移学习（Transfer Learning） 等方法可以在小数据集下提取更大价值（参考：https://arxiv.org/abs/1911.02685）。但这类方法多用于图像识别，在如**材料研发**等需要高专业背景的行业中却难以实际应用。

因此，市场急需一种能力：能够借助专有人工智能技术，结合行业专业知识，在小数据基础上提取有价值的信息，帮助企业实现前所未有的材料配方开发与研究。这不仅能缩短研发周期、降低环境影响、节省成本与人力，同时还能帮助企业在激烈的竞争中脱颖而出。

Polymerize 正是这样的平台。我们融合了在北美、亚洲和欧洲市场多年积累的行业经验，联合屡获殊荣的人工智能研究人员，开发出一套能够从实验数据中学习的智能系统，使企业的产品开发速度可比传统方法快 5 倍以上。

我们采用最先进的人工智能技术，深入学习数据中的关键特征，并结合我们专有的领域知识，通过逐步学习机制，让每一次实验都更精准、效率更高。

我们的目标是帮助企业实现更高效、更快速的研发周期，同时兼顾环保与可持续发展。

材料信息学中的人工智能

Claris Chin

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