图为闫宏伟正在研究稀土语料库系统。
本报记者 樊三彩
人工智能潮流涌动，“AI+”正成为科技创新的新范式，成为材料研发的关键力量。
作为稀土磁性材料领域的研发专家，全国人大代表、包头稀土研究院磁性材料研究所主任研究员闫宏伟自2024年起，开始全面拥抱人工智能，着力设计和研发稀土通用语料库及其系统，他对于AI在材料研究领域的应用有着很多切身体会。
“在材料研发的难点上，AI如何助力？”面对《中国冶金报》记者的疑问，闫宏伟坦言，作为一名新材料研发工作者，AI的巨大赋能作用主要体现在提高研发效率上。
在做材料研发试验时，研发人员往往关注几个主要元素，而对于其他因素的关注和处理很难面面俱到，但这些因素的细微变化可能影响到材料研发的进程，或者蕴藏着某种新的信息。如果仅通过人眼来观察，很难做到合并处理。“如果AI大模型设计得当的话，可以将所有可能的影响因素融入进去，实现持续观察。同时，随着实验的进行，还会有更多数据的录入，从而扩大人的视野范围和能力，帮助找出一个新的性能优异的材料组分或者工艺。”闫宏伟表示。
过去，新材料的发现往往是一个“偶然”的过程，而借助AI，构建了一种理性的材料发现方案，能够更快地从无限多的元素组合中“锁定”满足特定性能要求的材料，从而少走一些弯路。
不过，要打造一款“靠谱”的AI研发大模型，离不开高质量的数据。“也就是要给AI准备学习素材。”闫宏伟认为，训练AI，既不能遗漏重要数据，又不能“喂养”过时数据，需要的是经确认的、可信度高的数据。同时，在不同的环节，还须通过合适的表达方式教AI，将数据加工成可读的形式，这样它才能学以致用。这也是闫宏伟正在开展的工作。目前，他开始尝试引入DeepSeek-R1作为助手，力争在今年6月份前完成稀土语料库的研发。
闫宏伟告诉《中国冶金报》记者，在AI浪潮中，材料研发也必须跟上脚步。他迫切希望各方面大力支持“稀土+AI”（稀土＋人工智能）方面的研究，支持稀土语料库（数据集）及其构建、AI驱动的稀土领域数据治理等工作。他同时以为，从新材料样品到产品、从实验室走向大市场，AI也有很大的发挥空间。
《中国冶金报》（2025年04月08日 04版四版）
