“双碳”论坛系列讲座：人工智能在低碳能源材料设计中的应用探索研究

低碳能源材料在碳达峰、碳中和进程中扮演着重要的角色。传统材料试错研究方法效率低、成本高。基于数据驱动理念及典型人工智能方法，发展和建立了面向低碳能源材料智能主动设计方法：主要包括：（1）基于高通量计算与搜索，分别实现了高导热晶体及高导热聚合物的系统挖掘及主动设计；（2）基于贝叶斯优化、深度学习等方法实现了高效的界面导热、热电、热辐射材料设计，设计成本可降低95%以上。以上案例表明，基于人工智能的低碳能源材料优化设计可显著提高研发效率，降低研发成本，助力实现双碳目标。