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什么是材料信息学？

材料信息学（Materials Informatics） 是材料科学与人工智能的交叉领域，核心在于开发新材料、预测其功能性能，以及优化配方组合，以加速创新与产品开发。

材料就像人类一样，拥有独特的特性，这些特性来源于其固有的结构属性与加工条件。因此，材料的各种性能特征——如机械性能、化学行为、热学与热-机械性能等——往往难以预测，通常需要耗时耗力的长期实验手段来获得。这种传统实验路径不仅成本高昂、周期冗长，还需要研究人员具备丰富的性能评估与表征经验。

而材料信息学正是借助现代计算技术（如人工智能与机器学习），搭建出一个新的平台来解决这一问题。它能帮助科研人员理解配方组成与性能之间复杂的非线性关系，从而大幅加快材料研发进程。

在各类材料中，高分子材料（Polymer）是与人们日常生活联系最为密切的一类，无需过多介绍。因此，将高分子科学与材料信息学融合发展出“高分子信息学（Polymer Informatics）”，将为新材料的开发提供更广阔的视角，使其在性能与配方方面实现最优组合，广泛应用于多种功能性场景中。

Polymerize 凭借其在高分子信息学方面的专业积累，由 Dr. Abhijit Salvekar 与 Mr. Kunal Sandeep 领导的年轻专家团队，致力于为客户提供加速创新的材料研发解决方案。

材料信息学需要多少数据？

材料信息学的准确性与可信度，取决于数据的可用性与可靠性。同样，AI/ML 引擎的性能表现也依赖于数据集的质量与数量，且往往具有系统特异性。

由于材料系统常常表现出非线性行为，同时输出变量众多，因此需要对数据进行精细筛选，并确定对结果有直接影响的控制因子。在建立模型时，关键在于准确识别那些直接影响结果的因素/变量，这对专业知识与经验提出了很高的要求。

依托经验丰富的聚合物科学家与工程师团队，Polymerize 已成功展示了其在数据管理与筛选方面的专业能力，顺利打造出功能完善的材料信息学平台。

在客户提供的实验数据基础上，Polymerize 能够帮助进行数据结构化与再利用，助力客户实现未来的研发目标。这不仅大大减少了繁琐的实验流程，还能提升领域理解深度，帮助识别真正影响性能表现的关键因素。

材料信息学的投资回报率（ROI）

投资回报率（ROI）指的是投资收益与投资成本之间的比值。

传统材料研发流程较为缓慢，涉及化学合成和资深研发人员，往往需要几周甚至几个月。而 AI 技术只需几分钟，即可为研究人员指引最有可能成功的实验方向。

也就是说，试错法（trial-and-error）被专业的数据驱动方法所取代。

Polymerize 的材料信息学平台可基于已有数据集，辅助产品配方的决策制定，并推荐最可能实现目标的实验条件，从而降低研发过程中的不确定性。

推荐的配方一旦被验证成功，其实验结果将自动反馈回平台，用于进一步提升模型准确性。由此，用户可更快、更精准地获得高性能的配方组合，远胜于传统试错路径。

Polymerize 材料信息学平台在产品研发中的五大优势：

减少实验次数，显著降低前期开发投入。

大幅缩短研发周期，为企业带来更快的利润回报。

流程优化更强健、高效，可兼顾多个性能目标，降低制造成本。

通过优化算法发掘潜在配方组合，提升产品价值，促进突破性发现。

将实验知识结构化、数字化，形成可长期复用的数字资产，助力未来研发。

为什么材料行业迫切需要实现数字化？

传统的材料行业主要依赖研究人员的专业知识与经验进行指导。因此，在开发新材料配方以及优化功能性能时，往往面临巨大的挑战。目前仍普遍采用“单因素变量法”（OVAT）或正交实验设计（DOE）等方法，来分析不同因素对材料性能或制备过程的影响。

然而，这类实验不仅耗时久，还需要大量前期投入用于实验安排与数据记录。同时，在进行多种性能表征（如机械、化学、热学和热-机械性能）与功能性能评估的过程中，会产生大量难以管理的数据。

因此，材料行业迫切需要通过数字化，不仅是为了更好地管理以往的实验数据，更是为了挖掘历史数据中的关键特征，分析哪些因素是影响材料性能的主要驱动因素。

在这个背景下，Polymerize 的材料信息学平台能够有条理地跟踪与管理过往实验，并对配方参数（如组分、工艺条件等）进行分类与可视化管理。平台支持输出热力图、饼状图等交互式图形，帮助研究者分析目标性能。

更进一步，这些数据还可用于 AI/ML 模型训练，辅助预测下一步的产品配方与性能，为新产品开发与工艺优化提供强大支持。

AI 会取代科学家吗？

AI 不会取代科学家的知识与经验，它更像是催化剂，协助研究人员在材料研发过程中更快、更精准地识别影响结果的关键变量。

例如：

帮助科学家锁定哪些控制变量直接决定实验结果

从科学角度解读材料信息学模型所输出的结果

指导模型聚焦于有意义的数据集与实验路径

AI 的作用是加速材料创新，而不是替代科学家对材料本质的理解与分析过程。

Polymerize 提供的 材料信息学平台 能协助研究人员基于领域知识、功能性能与制备条件进行更有效的材料属性优化，替代传统反复试验的低效方法。

在不久的将来，AI 将成为材料科学与工程领域不可或缺的创新工具，推动科学家在研发与产品开发方面迈出更快一步。

材料信息学

什么是材料信息学？

材料信息学需要多少数据？

材料信息学的投资回报率（ROI）

为什么材料行业迫切需要实现数字化？

AI 会取代科学家吗？

Debarghya Saha

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