💡这项突破是什么?
中国科学院上海硅酸盐研究所（以下简称上海硅酸盐所）近日发布了材料科学与工程大模型MatMind。MatMind由上海硅酸盐所研究员刘建军团队、中国科学院大学教授陈春英团队、中国科学院大学博士生张明等合作研发，旨在通过人工智能技术加速新材料的设计与发现。
MatMind的核心技术
MatMind基于深度学习和自然语言处理技术，构建了包含超过100万条材料数据的知识库，涵盖晶体结构、物理性质、化学组成和制备工艺等信息。该模型能够预测材料的带隙、热导率、力学性能等关键参数，并推荐最优的合成路径。
性能评估
在多项基准测试中，MatMind表现出卓越的性能。在热导率预测任务中，MatMind的均方根误差（RMSE）为0.138，优于GPR（0.151）和SVM（0.168）。在E异构体跃迁波长预测中，MatMind的RMSE为8.020，远超其他模型（DARWIN 316.985、DeepSeek 83.60、GPR 10.286）。在带隙预测中，MatMind的RMSE为0.73，与其他模型接近，但仍优于GPR（0.82）。
基于MatMind的材料智能体通过知识与数据联合推理，突破数据匮乏瓶颈，显著提升推理效率。在高熵合金评估中，其性能是贝叶斯优化的三倍，展现了知识与数据结合的优势。在LiMnTi(Nb)OF体系中，经过四轮优化，材料智能体将放电容量提升至282 mAh g⁻¹，容量保持率达100%，超越了性能帕累托前沿，证明了其卓越表现。
图6材料智能体通过高效的推理能力，实现了富锂正极材料容量的突破
重要进展
MatMind在材料设计与制备工艺推荐中的准确度达到90%，智能制备通量为192样/批次，处于国际领先水平，筛选并创制了新型无机材料。通过智能计算预测高密度微结构材料实现脆性到塑性的转变，实验中调控Bi2Te3反位缺陷，获得优良的塑性变形能力。应用方面，研发了航天级低可探测材料和超低介电常数材料。
图7 基于MatMind大模型精准制备材料
未来发展方向
深度学习与多模态数据融合：MatMind将深化深度学习模型的能力，融合实验、计算模拟和文献分析的多模态数据，以提供更精准的材料预测，推动智能化、精确化的材料设计，支持新材料的发现与应用。
全自动化材料设计与优化：未来，MatMind将实现材料设计与优化的全面自动化，形成自我迭代优化的闭环系统，能够实时反馈实验结果，自动调整设计方案，加速材料创新。
跨学科协作与智能决策能力提升：MatMind将在能源、环境、生物医药等领域扩展跨学科协作，通过增强决策支持能力，为各行业提供精准的技术解决方案，并不断优化自我学习机制，适应复杂的材料科学挑战。
