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“構建材料人工智能需摒棄‘萬能大模型’幻想”
——中國鋼研首席科學家談如何構建“AI友好數據集”

2025-05-27 07:45:00

  本報記者 樊三彩
  自大模型爆火以來,國內外相繼發(fā)布了多項材料大模型:2023年11月,谷歌發(fā)布材料AI(人工智能)模型 GNoME;2023年12月,微軟發(fā)布了材料AI生成模型 MatterGen;2024年6月,清華大學團隊發(fā)展出DeepH通用材料模型,并展示了一種構建材料大模型的可行方案;2025年2月份,松山湖實驗室發(fā)布MatChat材料大語言模型;2025年3月份,北京鋼研新材發(fā)布“AI新材道”智能選材大模型。
  “這些工作引領著未來,但也帶來了爭議。”近日,中國鋼研科技集團數字化研發(fā)中心首席科學家蘇航在接受《中國冶金報》記者采訪時發(fā)出4連問:我們如何信任和驗證黑盒模型給出的結果?我們需要通過模擬數據進行模型訓練嗎?機器學習能否引領實現原始創(chuàng)新?帶有幻覺的模型適合科學研究嗎?“這些問題將深刻影響未來10年材料人工智能的發(fā)展方向。”蘇航認為。
  “早在上世紀80年代,中國科學院就有一個材料模式識別學派,將機器學習應用于新材料發(fā)現,后來一度中斷的主要原因就在于很難獲取高質量的數據集。”蘇航認為,今天我們要發(fā)展有價值的AI材料模型,首先需要構建起“AI友好的數據集”。
  廣義而言,AI for Science(科學人工智能)起源于大科學項目。大型望遠鏡、衛(wèi)星、基因測序儀、同步加速器、中子源和電子顯微鏡,每年生成PB(十萬兆字節(jié))級乃至EB (百萬兆字節(jié))級的數據量,從中提取有價值的信息對科學家而言是艱巨的挑戰(zhàn),因而機器學習成為必然選擇。當前,AI for Science的成功主要在自然科學領域,而非技術科學領域。
  “相比傳統機器學習回歸模型,大模型有兩個必要的特征,一是參數量足夠大,二是具備泛化(外推)能力。它們對高質量數據的要求包含4個方面。”蘇航進一步闡釋道,一是同源性。數據來源統一,消除未知因素的干擾,但文獻數據不滿足同源性。二是分散性。空間上樣本盡可能分散,“好”“壞”數據兼?zhèn)洌I(yè)生產數據不滿足分散性。三是可信性。數據的來源、去向、產權、責任清晰,匿名網絡數據、強制征集數據的可信性不高。四是完備性(特別針對大模型)。數據覆蓋特征空間大部分可能的模式、形成閉環(huán),目前材料領域僅計算數據相對完備。
  “數據閉環(huán)是AI生成的前提。國際上現有成功的科技大模型的共同特征是:具備大科學項目研究背景,具備完備閉環(huán)、開源的數據集積累。”蘇航補充道,目前在世界范圍內,還不具備建立通用材料大模型的數據基礎,但越小的領域內越有可能出現突破性的AI應用,前提是數據集相對完備。
  “要在細分領域獲得與專業(yè)人士相當的預測能力,需要達到一定的基礎數據量,即我們稱之為Scaling Law的數據下界;同時,數據采樣應盡可能遍歷所有特征模式。如鋼鐵金相圖譜的可能特征模式在20種左右,達成閉環(huán)的數據量僅需要數百張覆蓋所有特征的照片,而不是數萬張。這意味著在細分領域建立具備無限泛化能力的材料AI,并不一定都需要大規(guī)模的數據集。”蘇航舉例道。
  “在材料為代表的工程科學領域,須適應AI對大數據的需求,改變傳統上以驗證為主的科研模式,建立AI友好的矩陣化數據生產新模式,才能讓AI加速技術發(fā)現與發(fā)明。”蘇航介紹,中國鋼研正在實踐“計算數據+實驗數據+應用數據”的矩陣化數據生產新模式,取得顯著成果。
  中國鋼研新材道團隊開發(fā)了區(qū)塊鏈材料數據發(fā)現與共享協議,配合材料模式識別、隱私計算,讓數據可用但不可見。2023年,中國鋼研發(fā)布全球首個“材料數據區(qū)塊鏈 通則”,建立了包括鋼鐵、裝備制造、裝備用戶在內的10多個企業(yè)私有云,50個鋼鐵企業(yè)輕節(jié)點;已覆蓋6000多個國家、團體、企業(yè)的產品標準,20多萬種鋼鐵、高溫合金、焊材、鋁合金的材料產品。
  “在我看來,當前形勢下,構建材料人工智能(AI for Material)需摒棄‘萬能大模型’幻想,重點關注3個方向的技術工作。”蘇航表示。
  一是細分領域完備數據集建設和專業(yè)模型的開發(fā),如材料產品數據集,金屬多元相圖,金相組織,基于自動生成數據集的試驗、計算模型等,基于材料區(qū)塊鏈的多節(jié)點數據協同可加速完備數據集的形成。
  二是大語言模型智能體(AI Agent)的創(chuàng)新應用。基于通用大語言模型,建立AI輔助計算、建模、設計智能體群,并實現多智能體協同。
  三是以場景創(chuàng)新驅動方法論創(chuàng)新。“新賽道無常路,無需跟隨。AI領域,美國的優(yōu)勢在技術,中國的優(yōu)勢在場景,但場景創(chuàng)新可以反過來驅動AI技術進步,DeepSeek(深度求索)就是范例。”他說。
  《中國冶金報》(2025年05月27日 04版四版)

  

來源:中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

編輯:宋玉錚

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