未来的科技世界正以前所未有的速度演进，而人工智能（AI）与材料科学的融合无疑是推动这一变革的核心动力。这一结合正在重塑科学发现的格局，预示着能源、医学、计算和基础设施等多个领域将迎来突破性进展。南加州大学（USC）维特比工程学院及其文理学院正走在这场革命的前沿，大力投资于量子信息科学、先进材料以及加速创新的计算工具方面的研究和教育。值得关注的是，由南加州大学校长Carol L. Folt牵头的10亿美元计算研究和教育计划，凸显了该大学对这些领域的承诺，尤其是对人工智能和机器学习的投入。
传统材料科学领域面临的核心挑战在于模拟原子级材料行为的复杂性。传统的模拟方法在计算上受到限制，通常只能模拟几百个原子，这极大地限制了它们在实际问题中的应用。然而，南加州大学维特比工程学院取得的最新进展正在彻底改变这一局面。
首先，南加州大学维特比工程学院的研究人员，在计算机科学系Aiichiro Nakano教授的带领下，开发出了一种全新的机器学习框架，能够同时模拟数十亿个原子的行为——这一规模是先前可实现规模的1000万倍。这一飞跃得益于机器学习的强大力量，使得人们能够前所未有地深入了解光与材料的相互作用，从而为设计具有定制光学特性的材料打开了大门。这项能力的应用范围远不止于光的控制，研究人员还利用纳米科学分析来模拟裂纹形成点的原子行为，这对于理解和预防腐蚀至关重要。潜在的应用前景十分广阔，从自修复混凝土、碳捕获建筑材料，到更高效的储能解决方案和用于喷气发动机的先进合金，几乎无所不能。
其次，AI的影响远不止于模拟。AI驱动的方法正在从根本上改变新材料的发现方式。谷歌的材料项目，在谷歌DeepMind的贡献下，已经编目了数十万种新化合物，证明了结合人工智能、超级计算和实验数据的强大力量。Meta最近发布的Open Materials 2024（OMat24）数据集和模型进一步推动了这一发展势头，为研究人员提供了加速AI驱动的材料发现的宝贵资源。此外，像美国国家标准与技术研究院（NIST）开发的CAMEO系统，也体现了一种闭环方法，其中AI可以自主设计和执行实验，快速迭代以获得所需的材料特性。在南加州大学，这意味着探索具有变革性技术潜力的材料，包括用于超级计算机的超导体和用于电动汽车的下一代电池。南加州大学的计算材料研究也在突破性地理解具有类似编织篮原子结构的金属的独特超导行为，这可能为具有奇异特性的量子材料铺平道路。南加州大学维特比工程学院新开设的化学工程和材料科学硕士学位，专门为培养能够引领这一新兴领域的毕业生而设计。
最后，AI在材料科学领域的成功不仅仅在于算法和数据，还在于解决这些计算密集型过程的能源需求。南加州大学维特比工程学院的研究人员正在积极探索如何使人工智能和其他要求苛刻的应用程序的计算更具能源效率，他们认识到可持续创新至关重要。此外，该领域正在认识到当前AI系统的局限性。尽管人工智能被证明是非常有用的，但它并非万能药。正如一位Quora用户所指出的，不同的配置可能会产生不同的结果，并非每个问题都能通过深度学习来解决。尽管存在这些挑战，人工智能与材料科学之间的双向关系是明确的：人工智能正在加速材料科学领域的发现，而新材料的开发反过来又使人工智能受益。这种协同关系，加上对高性能计算基础设施的持续投资以及像Erich Bloch研讨会这样专注于材料设计和创新的举措，使南加州大学维特比工程学院成为塑造材料科学和工程未来的关键参与者。对脑启发计算的持续探索以及实验室自动化的进步，创造了自运行的AI驱动实验室，进一步证明了其对突破可能性的承诺。
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