Tuy nhiên, những trở ngại này đang được tháo gỡ nhanh chóng nhờ sự kết hợp của các công cụ tính toán, kỹ thuật mô hình hóa tiên tiến và lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang phát triển. Sự phát triển công nghệ này đang thúc đẩy quá trình khám phá vật liệu, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá và mô phỏng một vũ trụ vật liệu mở rộng, bao gồm cả những vật chất vượt qua giới hạn của tự nhiên. Kết quả là, các vật liệu mang tính đột phá như chất siêu dẫn, vật liệu sinh học và vật liệu nano đang được phát hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn, định hình lại các ngành công nghiệp và thúc đẩy sự đổi mới.

Ảnh hưởng của AI và ML trong sản xuất

Ảnh hưởng của AI và ML trong khoa học vật liệu còn mở rộng sang lĩnh vực sản xuất, nơi tự động hóa và robot vượt qua những hạn chế truyền thống bằng cách sản xuất vật liệu với độ chính xác và khối lượng chưa từng có. Bước nhảy vọt về phía trước trong sản xuất này tạo ra mảnh đất màu mỡ cho việc nâng cao sản phẩm và tiềm năng thiết kế mới.

Cụ thể, vai trò của hoạt động học máy (MLOps), mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tổng quát đang chứng tỏ là những yếu tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều phân khúc ngành:

Hàng tiêu dùng đóng gói (CPG)

Các giải pháp đóng gói thông minh đang phát triển khi các thuật toán ML xem xét kỹ lưỡng các tập dữ liệu khổng lồ của người tiêu dùng, trong đó MLOps điều phối việc triển khai và sàng lọc liên tục các thuật toán này, đồng thời LLM tiếp thu phản hồi của người tiêu dùng để thúc đẩy các đổi mới về bao bì hấp dẫn, bền vững.

Công nghiệp ô tô

Các nhà sản xuất ô tô đang ưu tiên phát triển các vật liệu nhẹ để tăng hiệu quả sử dụng nhiên liệu và hạn chế khí thải. Các mô hình ML là công cụ giúp khám phá và đánh giá các vật liệu này, trong khi MLOps hợp lý hóa việc quản lý mô hình của chúng, đồng thời những hiểu biết sâu sắc của LLM về các bằng sáng chế và xu hướng củng cố các quyết định thông minh hơn trong đổi mới vật liệu.

Ngành dầu khí

Tuổi thọ của thiết bị là không thể thương lượng trong môi trường vận hành khắc nghiệt. Năng lực của ML trong việc ngăn chặn trước các lỗi thiết bị thúc đẩy các cải tiến về vật liệu để tăng độ bền, với MLOps đảm bảo triển khai các mô hình dự đoán này và LLM tổng hợp nghiên cứu chuyên biệt để cung cấp thông tin cho thiết kế thiết bị mạnh mẽ.

Ngành năng lượng

Với việc thế giới hướng tới các nguồn tài nguyên tái tạo, ML tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các vật liệu giúp nâng cao hiệu quả của các tấm pin mặt trời, tua-bin gió và hệ thống lưu trữ năng lượng. Việc quản lý MLOps là rất quan trọng trong việc điều chỉnh các mô hình ML này để phù hợp với sự thay đổi công nghệ và nhu cầu thị trường, trong khi LLM truyền tải những hiểu biết mới về các ứng dụng vật liệu tái tạo, vạch ra lộ trình cho các công nghệ năng lượng thế hệ tiếp theo.

Học máy và AI sáng tạo đảm bảo tương lai bền vững

Đối với các doanh nghiệp mạo hiểm tham gia vào việc tích hợp tổng hợp các công cụ AI trong khoa học vật liệu này, con đường dẫn đến thành công được đánh dấu bằng một số chiến lược chính: giáo dục cơ bản về ML và LLM, thúc đẩy hợp tác liên ngành, khởi xướng các dự án thí điểm khiêm tốn, đảm bảo quản lý dữ liệu mạnh mẽ và tuân thủ đến đạo đức AI để duy trì tính toàn vẹn khoa học.

Quả thực, hành trình biến đổi này không chỉ đơn thuần là bắt kịp các dòng chảy công nghệ. Đó là sự đón nhận một kỷ nguyên công nghiệp xanh hơn và thông minh hơn. Khi các nhà khoa học phát triển, liên minh giữa các nhà khoa học vật liệu, chuyên gia dữ liệu và đối tác công nghệ sẽ rất quan trọng trong việc mở ra một tương lai bền vững và đổi mới. Hội đồng Công nghệ Forbes thừa nhận sự cần thiết phải hoan nghênh những công nghệ này để các công ty duy trì khả năng cạnh tranh và hòa hợp với môi trường trong bối cảnh kinh doanh luôn thay đổi.