上海人工智能實驗室5月13日宣布，依托 2030 新一代人工智能國家科技重大專項總體部署，上海人工智能實驗室聯(lián)合蘇州國家實驗室、清華大學(xué)等合作單位，成功實現(xiàn)厘米級尺寸、厚度超過 200 微米的高質(zhì)量單晶石墨可控制備。

數(shù)據(jù)筑基：億級計算材料數(shù)據(jù)庫支撐訓(xùn)練

據(jù)介紹，人工智能輔助材料研發(fā)的核心前提是高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。為實現(xiàn)單晶石墨的精準制備，聯(lián)合團隊構(gòu)建了面向機器學(xué)習(xí)原子勢訓(xùn)練的億級計算材料數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)完整性、精準度及覆蓋范圍上顯著優(yōu)于以往小規(guī)模數(shù)據(jù)庫，有效突破了以往依賴小規(guī)模開源數(shù)據(jù)或通用數(shù)據(jù)庫的局限，為后續(xù)高精度 AI 模型研發(fā)筑牢底層根基。

該數(shù)據(jù)庫重點涵蓋鎳-碳體系機器學(xué)習(xí)勢訓(xùn)練所需的高質(zhì)量計算數(shù)據(jù)，包含不同尺寸的鎳團簇、體相、表面結(jié)構(gòu)，以及上述鎳結(jié)構(gòu)與碳原子、碳鏈、碳環(huán)、石墨烯、石墨等多種碳構(gòu)型在不同溫度下形成的復(fù)合構(gòu)型，為高精度機器學(xué)習(xí)勢的訓(xùn)練提供了兼具廣度與可靠性的支撐，也為材料表界面 AI 模型研發(fā)奠定了堅實基礎(chǔ)。

算法牽引：機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)模型搭建原子尺度解析橋梁

基于上述數(shù)據(jù)庫，聯(lián)合團隊采用蘇州國家實驗室開發(fā)的高精度、高效率 NEP 機器學(xué)習(xí)勢方法，結(jié)合上海人工智能實驗室開發(fā)的主動學(xué)習(xí)工作流、不確定度分析算法以及計算材料智能體框架，成功開發(fā)出機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)模型，突破了傳統(tǒng)第一性原理計算在尺度與時間上的局限。

該模型可完成超過十萬原子規(guī)模體系、百萬原子步的復(fù)雜界面動力學(xué)模擬，能夠捕捉孿晶晶界加速碳遷移等關(guān)鍵微觀機制，為理解高質(zhì)量單晶石墨的宏觀生長現(xiàn)象提供了原子尺度的計算橋梁。

機制驅(qū)動：制備 200+ 微米單晶石墨超世界紀錄

在高精度機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)模型的輔助下，聯(lián)合團隊開展大規(guī)模、長時間的原子級動力學(xué)模擬。通過模擬實驗，團隊不僅揭示了碳原子在鎳晶格內(nèi)偏析、擴散、成核至生長的遷移全過程，還復(fù)現(xiàn)了其在鎳單晶及含孿晶晶界界面處溶解、偏析、成核與外延生長的演化全過程，厘清了單晶石墨的生長機制。

另外，聯(lián)合團隊還通過定量模擬實驗，明確了反應(yīng)溫度、碳溶解度、原子擴散速率、孿晶晶界結(jié)構(gòu)等核心參數(shù)對單晶石墨生長質(zhì)量調(diào)控規(guī)律，為材料制備工藝的優(yōu)化升級，提供了可量化、可預(yù)測、可落地的理論支撐與計算依據(jù)。

基于上述科學(xué)發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合團隊搭建了單晶石墨生長系統(tǒng)，最終成功制備出厘米級尺寸且厚度超過 200 微米的高質(zhì)量單晶石墨 —— 該厚度是當(dāng)前世界水平的 3 倍以上。這一科研突破也探索了一條從“試錯摸索”向“機制驅(qū)動”轉(zhuǎn)型的智能化科研路徑，驗證了 AI 作為驅(qū)動科學(xué)發(fā)現(xiàn)“革命性的工具”的重要價值。

未來，聯(lián)合團隊將進一步依托人工智能模型開展實驗工藝參數(shù)優(yōu)化與規(guī)?；圃煅芯?，持續(xù)推動單晶石墨向更高質(zhì)量、更大面積和更穩(wěn)定量產(chǎn)方向發(fā)展，積極拓展其在電子器件、熱管理和高端裝備等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，探索形成以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以人工智能模型為核心、以機制理解為牽引、以實驗制備為驗證、以規(guī)模制造為目標的全新研發(fā)范式，推動人工智能與材料科學(xué)深度融合不斷走深走實。

來源：IT之家

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