AI助力陶瓷智造:千小时不衰新材料诞生记

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智能制陶设备。
制陶如烧菜。从原材料到成品,要经历调配、球磨、压片、烧结等数十道工艺,各种原料的配比、球磨的精度、烧结的温度都影响着最后的成品性状。过去,即便是研发陶瓷关键材料的“国家队”出手,每革新一代,也需要约15年时间。
日前,中国科学院上海硅酸盐研究所副研究员冉念基于材料智能创制系统,仅用40次自动化实验,就找到了原本需要做1万次尝试才能获得的最佳原料配比和工艺,实现99.6%的效率提升,且该材料稳定性极强,测试1000多小时性能都不衰减。两年前,硅酸盐所开始布局陶瓷研制智能化,介质陶瓷、压电陶瓷、无机塑形陶瓷等课题组纷纷响应,构建自己的AI实验室,如今已初见成效。
“‘AI+制造’的窗口期就在这三五年。”上海硅酸盐研究所研究员周志勇说。硅酸盐所的优势,就是长期积累的超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据、150万个专利数据,借助大模型的“飞轮效应”,占得AI时代的先机。
让“锅碗瓢盆”产出“超级数据”
“烧了20年‘菜’,现在做AI升级,真是不小的挑战。”周志勇说。他口中的“菜”就是高温压电陶瓷,能在500℃以上环境中保持高稳定性,因此,被广泛用于航空发动机、火箭发动机的结构健康监测。

高温压电陶瓷
做这样一片指甲盖大小的压电陶瓷,要经历20多个步骤,每一处工艺的改变都有可能影响最后的性能,但所有与之相关的论文中,80%以上是做配方研究的,与工艺相关的少之又少。
没有可以拿来的数据,只能用“笨办法”——自己搭建智能实验室。一开始,周志勇面对的是来自不同厂商、不同接口的仪器,即他口中的“锅碗瓢盆”,他给每台设备贴二维码,做实验之前“扫一扫”,将数据输进去。“首先是要把数据捞出来。”他说。

改进制陶工艺
周志勇团队一边用“万国牌”设备“捞”数据,一边与某国产设备公司联系,在经过两年多时间的反复探讨和细节打磨后,统一接口的工艺和测试设备终于完成改造,将入驻新辟的2.0自动实验室。他透露,未来升级后的实验室里,所有操作可全部由机器人完成,每台设备之间都可以通信,会自动记录所有实验关键数据,数据自动采集、自动上传,采集速度是现在的百倍。
智能体会“发号施令”也会“细心指导”
经过两年多自主研发,冉念所在的刘建军研究员团队的AI实验室已运行起来。这个70多平方米的整洁空间内摆放着17台自动化设备,可实现功能陶瓷、能源材料等的制备与表征,一台机器人与所有设备对接,只需终端智能体下达一个命令,机器人就能完成全部步骤。

AI实验室与以往自动化实验室的不同在于,作为实验室“管家”的智能体具有自主性。“比如,在上料工位,机器人扫描配料表后,配方比例和下料重量都是它自己判断的,精度可达0.1毫克。”冉念说。
智能体的背后,“站”着硅酸盐所的材料大模型MatMind,它基于研究所长期积累的超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据、150万个专利数据训练而来。“原本研发新材料如同大海捞针,即便试验成千上万次也不一定能找到全局最优点,但现在每进行一步后,智能体都会给出建议,再结合人的经验,研发效率大大提高。”冉念说。
除了“先人一步”找到全局最优解外,AI还有望促进理论创新。中国科学院上海硅酸盐研究所研究员、陶瓷材料智能化研究部副主任刘建军表示,跨尺度建模、多尺度结构的构效关系等是材料基础理论的“百年难题”,谁能解开它,谁就能取得颠覆式突破。
抓住未来5年“AI+制造”关键升级期
“今年年底之前,我们一定要把2.0实验室装备调试完毕,让硬件设备先跑起来。”周志勇说。之所以分秒必争,是因为在他看来,这一轮留给制造业“AI+”升级的窗口期并不长。
当前市场上已有成熟的机器人工作站,可实现粉末称重、精准加量、液体搅拌等一系列工作,为何硅酸盐所还要自己打造AI实验室?答案在两个字——固体。陶瓷由固体粉末烧制而成,而固体实验相较于液体实验的难度提升10倍不止。就拿混合均匀来说,液体只需震动搅拌即可,而研磨固体的球磨法,需要在固体中加入球磨珠,分离和挂料很难。不是真正从事这一研究的人,根本无法做出匹配固相实验的设备。

陶瓷制备复杂的工艺对硅酸盐所来说,既是机会也是挑战。机会在于行业“家底”殷实的研究所具备在这一轮升级中入场竞争的资格,而挑战在于AI的泛化性,你不知道它会否在哪一天产生颠覆行业的突破,因此,必须与时间赛跑,才有机会完成“奋力一跃”。
在硅酸盐所,又一个为期5年的“AI+无机材料”科技发展规划已启动,计划投入2亿元,建设好材料智能创智系统,加速新材料研发进程。
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