科技政策/计划

人工智能将引领半导体和显示屏核心材料实现国产化

发行日 : 2019 / 08 / 29

半导体和显示屏作为韩国主要出口产品,其核心材料受韩日贸易摩擦事件影响,在保障供给方面亮起了红灯。于是韩国政府紧急出台应对政策,集中支持国内企业和研究所,缩短核心材料开发时间及提前实现国产化。

为缩短材料开发时间,政府提出了“虚拟模拟研发”(R&D)对策。到2021年,从材料选择到验证,将构建包括人工智能(AI)在内的以虚拟试验开发材料的模拟平台。

此前,材料研究需经过发掘材料、合成材料、验证物性这一过程,材料开发必然需要很长时间。但是最近,利用材料开发过程中积累的数据和AI,模拟化学反应和预测物性的材料研究已成为可能。

材料的发掘不再仅局限于实验室,即使在一台电脑上也可经常发现新物质。浦项机械工程系和化学工程系教授研究团队,于上月15日,开发了利用AI技术深度学习来发掘用于透明斗篷或隐形潜艇等核心材料的甲基类物质的技术。韩国科学技术研究院(KIST)净化能源研究中心研究团队,于上月29日表示,通过计算机计算,发现了从廉价甲烷气体中获取高价值化学原料乙烯的催化剂。通过模拟原子结构的设计,快速探索多种物质,将实验时间由一个月缩短到一个小时。

AI寻找世界上没有的材料也逐渐成为现实。美国劳伦斯伯克利国立研究所研究团队发表了研究结果,他们让AI学习了330万篇材料领域研究论文摘要后,找到了新的热电材料。

AI自行找到并在实验室里合成材料的事例也在增加。实验设计和操作都由AI进行。美国马萨诸塞州理工学院化学部教授团队,8日在国际学术杂志《科学》上宣布,AI学习了数百万个数据后,筛选了15个候选药物,并利用机器人成功合成药物。

美国和日本等发达国家已经集中精力收集材料数据,以便在材料发掘中使用AI。美国于2014年制定了“材料基因组计划(MGI)”国家战略规划。正如制作人类基因组图谱为生物学研究奠定了划时代的基础一样,材料也将以数据库化确保尖端材料的竞争力。

为了构建材料大数据,欧洲也于2015年开始了“发现稀有材料”项目,目标是构建大数据分析工具和材料数据库。日本物质材料研究所也(NIMS)在日本科学技术振兴组织(JST)的支持下,于2015年推进了“信息整合物质、材料开发倡议(mi2I)”。

为了提高韩国应对日本出口限制对策的实效性,有必要整合并利用研究人员所掌握的数据。科技部2017年启动了研究数据知识资产化课题组(TF),但尚未构建初具规模的材料数据库。KIST技术政策研究所长李光烈强调,在材料领域,数据尚分散在研究人员的PC上,完全没有机会利用。只有将这些数据一一汇集起来,才能开发出创新材料。

 

信息来源:

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LS2D&mid=shm&sid1=105&sid2=228&oid=020&aid=0003233943

发布时间:2019.08.09