本報訊 近日，鞍鋼集團攀鋼成都材料院數學計算研究所（下稱計算所）通過人工智能驅動科學研究，融合產線數字孿生模型，新產品研發實驗批次從平均200次減少到平均20次，研發周期降到了3年以內，實現了低成本、高效率研發。
“新產品研發難，其根本在于材料性能、構成和生產工藝之間存在復雜的非線性關系。”該計算所副所長、博士朱焱麟表示，攀鋼的特鋼、釩鈦等新材料，一直存在機理不明、成分復雜、工藝窗口狹窄等短板，而傳統研發模式無法滿足材料應用復雜性和多樣性需求，需要不斷試錯、總結、改進，才能找到有效的研究方法。這一過程需要投入大量的資金、人員和時間成本，制約了新產品開發進度。而人工智能驅動的科學研究，利用專有領域的數據和與之匹配的算法模型，能夠很好地破解行業新產品研發難題。
在人工智能驅動下，該計算所開發出了針對不同研發任務的人工智能模型，實現了材料數據要素的高效利用，縮短了研發周期，降低了研發成本。例如，在開發高鐵鈦合金轉向架過程中，該計算所僅用1周時間，就從1萬余種候選材料中找到6個性能最優材料，支撐成都材料院用1個月時間試制出性能達標的鈦合金材料、用1年零3個月時間完成了高導熱新型液態金屬復合材料設計和性能優化。
目前，該計算所建立了攀鋼釩鈦、特鋼等新材料數據庫，整合了近100個主流牌號的新材料、近100萬個成分空間點；開發出了鋼軌焊接質量預測模型、高爐爐況判定智能推理機等數據要素應用工具；已獲得授權專利5項，發表高水平論文近10篇，承擔了攀鋼內外重要項目5項。 （胡毅 吳蝶 馮松）
