满足高强度、耐高温、轻质化兼具的先进树脂复合新材料是制约先进装备发展的关键瓶颈。当下，这样的难题可望得到解决。记者从华东理工大学获悉，由林嘉平教授团队开发的国内首个高分子材料基因组研发平台（AI plus高分子软件平台）日前在沪问世。

该软件被称为“高分子版的ChatGPT”，包含国内首个树脂结构性能数据库和基团间化学反应数据库。使用者只需输入树脂结构，即可快速获得其力学、热学和介电等性能，还可以通过该软件进行性能预测和高通量筛选，以更快效率、更低成本研制出高性能聚合物及其复合材料。

“新材料的研发从科学家的经验试错时代跨入智能制造时代。”林嘉平介绍，过去一个新材料从设计、实验再到产品化往往需要2-3年甚至更长时间，如今，依托这个“高分子虚拟实验室”，研发人员只需通过2-3次的迭代即可找到结构设计和配方优化的最优解，实验时间大大缩减。团队将和产业界携手，推动AI plus高分子研究范式向产业全链条发展。

强大数据库和预测系统同行领先

AI plus高分子软件平台有何亮点？林嘉平介绍，作为AI和数字化技术同高分子材料交叉领域的重要成果，强大的数据库是平台重要的支撑，可谓材料基因工程的基石。团队所建立的国内首个树脂结构性能数据库和基团间化学反应数据库，包含3万4千多种聚合物的将近15万条性能数据、58516种基元反应模板的近140万条化学反应数据。

值得一提的是，这些数据主要依靠过去三年尤其是疫情期间团队数十名研究生和本科生逐条规范整理、录入、存储。基于数据库，团队创建了面向高分子十余种性能的机器学习预测模型，并构建了高分子材料基因组研发平台，具备数据检索、性能预测、配方优化等多个功能。

记者在团队的现场演示上看到，用户在使用AI plus高分子软件平台进行高分子材料性能预测功能时，只需先点击“绘制结构”，分别将所绘制的环氧树脂和固化剂转化的字符串输入到对应的输入框中，再点击“开始预测”，短短几秒后页面就会返回后台计算出来的环氧树脂性能预测数据。

那么，这款软件和国外同行比较水平如何？团队成员之一、华东理工大学特聘研究员高梁举例，目前美国及日本均有类似软件。但在数据库的丰富程度、预测精确度、功能多样性等方面，AI plus高分子软件平台更胜一筹。“我们的目标，是努力抓住当前数字化和人工智能对新材料产业的变革契机，以更快效率、更低成本研制出高性能高分子及其复合材料，实现高分子材料的原始创新和智能制造。”高梁说。

新材料研发从经验“试错”时代跨入“智能制造”时代

AI plus高分子软件平台的开发可谓十年磨一剑。据悉，从2011年开始，林嘉平团队就抓住材料研究最前沿领域——材料基因工程着手相关工作。

在基因组合筛选和AI工具的通力合作下，团队研制了系列先进复合材料基体树脂。如固化温度小于300 ℃、5%热分解温度大于650 ℃、玻璃化转变温度大于600 ℃的新型耐高温、易加工硅萘炔和硅芴炔树脂。再如，耐高温、高韧性的新型聚硅炔酰亚胺树脂，其加工性能、耐热和界面性能优于聚酰亚胺，力学性能与聚酰亚胺相当。相关新型树脂已由多家航空航天院所开展复合材料及构件性能评价。

“AI plus高分子软件平台就像一个高分子虚拟实验室，平台的虚拟设计、高通量预测的方法将大大提高研发效率。”林嘉平介绍，目前该平台已在上海华谊集团树脂厂、上海航天八院、晋飞碳纤科技和金山石化院等十余家企业试用，将择机向社会公开使用。

*文汇独家稿件，转载请注明出处。