重生:我的脑机接口横扫科技圈

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第367章 数字炼金术

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不行!这个配比绝对有问题!

研究院会议室里,崔明远罕见地拍了桌子。坐在他对面的李晶面不改色,只是轻轻推了推眼镜。

崔博士,这是我们用‘材料大脑’模拟了八千多种配比后筛选出的最优解。李晶的声音一如既往的平静,模拟显示,这种镧系元素掺杂的方案,氢离子迁移率能提升三倍。

纸上谈兵!崔明远气得脸色发红,你们搞算法的懂什么材料合成?镧系元素活性太高,在高温下会直接破坏晶格结构!这是材料学的基本常识!

会议桌上的气氛剑拔弩张。一边是以崔明远为首的材料学家,另一边是李晶带领的算法团队。两个团队的第一次正式碰撞,就迸出了火药味。

崔博士,林烨适时介入,既然各执一词,何不实际验证一下?

验证?崔明远指着屏幕上的分子结构图,用这种配比,不仅会浪费珍贵的实验原料,更可能损坏我们好不容易调试好的设备!

李晶打开笔记本电脑:我们可以先用剂量试制。如果模拟准确,只需要原来十分之一的样品量就能验证效果。

你...崔明远还要反驳,被林烨用眼神制止了。

这样吧,林烨做出决断,李晶团队提供三种最有潜力的配比方案,崔博士团队各制备一克样品进行初步测试。无论结果如何,这都是跨学科合作的重要尝试。

散会后,崔明远气冲冲地回到实验室。

简直是胡闹!他对王磊抱怨道,让一群写代码的来指导材料合成?他们连高温炉怎么开都不知道!

王磊心翼翼地劝道:崔博士,也许可以试试?听李晶博士的团队之前用AI算法优化过芯片设计,效果很不错...

芯片是芯片,材料是材料!崔明远没好气地,材料合成是一门艺术,需要经验和直觉,不是冷冰冰的算法能替代的!

话虽这么,但在林烨的坚持下,实验还是如期进校

第一,测试第一种配比。结果正如崔明远所料——样品在800度时就发生了严重的相分离,变成了一堆毫无用处的粉末。

看吧!崔明远几乎要出我早就过,但看到李晶团队年轻研究员们失落的表情,还是把话咽了回去。

第二,测试第二种配比。出人意料的是,这次样品居然成功保持了结构稳定,虽然性能提升不明显,但至少证明这种配比是可行的。

巧合罢了。崔明远嘴上这么,但眼神已经不那么坚定了。

第三,测试最后一种配比。当电化学测试结果出来时,整个实验室都轰动了。

氢离子电导率...提升了280%!王磊看着屏幕上的数据,声音都在发抖,而且热稳定性比现有材料提高了50度!

崔明远一把抢过检测报告,反复核对着数据:这...这怎么可能...

李晶不知何时出现在实验室门口:崔博士,现在可以谈谈合作了吗?

接下来的场景颇具戏剧性——刚才还针锋相对的两个团队,现在正挤在一起分析实验数据。

我们开发的‘材料大脑’模型,本质上是一个多物理场模拟器。李晶在白板上画着示意图,它能够同时计算原子间的相互作用、电子结构、热力学和动力学过程...

等等,崔明远打断她,你是,这个模型能预测材料在不同温度下的相变行为?

不仅如此,李晶调出一个模拟界面,它还能优化合成路径。比如,我们可以通过模拟找到最佳的开温速率,避免晶格缺陷的产生。

崔明远盯着屏幕上的模拟结果,眼神越来越亮:如果这个模型真的这么准确...那我们至少能省去一半的试错实验!

这正是我们合作的意义。林烨笑着,材料专家提供领域知识,算法团队提供计算能力,这才是现代科研该有的样子。

从那起,研究院的工作模式发生了翻覆地的变化。

每早上,两个团队都会开联合晨会。材料团队汇报实验进展和遇到的问题,算法团队则根据这些反馈优化模型。

我们发现掺杂浓度超过5%时,材料会出现明显的性能衰减。王磊在晨会上提出新问题。

李晶立即在电脑上调整参数:让模型重点模拟4%-6%浓度区间的性能变化...有了!模拟显示在5.2%时会出现晶格畸变,建议避开这个浓度点。

更令人惊喜的是,AI模型开始展现出人类难以企及的创造力。

一次联合讨论中,模型突然推荐了一种前所未有的元素组合方案。

钪元素?崔明远看着推荐方案,眉头紧锁,这在氢离子导体中从来没人用过。

但是模拟显示,李晶解释道,钪的离子半径和电负性特征,可能恰好能在晶格中创造出理想的氢离子传输通道。

经过一番激烈讨论,团队决定尝试这个大胆的方案。结果令人震惊——新材料的性能直接刷新了之前的记录!

太不可思议了...崔明远看着检测报告,喃喃自语,这个方案确实违背了传统认知,但效果出奇的好。

李晶难得地露出笑容:这就是AI的价值——它没有人性的桎梏,敢于尝试人类不敢想的方向。

一个月后,研究院的研发效率发生了质的飞跃。原本需要三个月才能完成的配方优化,现在只需要两周;实验失败率从原来的80%降低到30%;更重要的是一种全新的研发范式正在形成。

现在做实验的感觉完全不同了。王磊感慨道,以前像在迷宫里乱撞,现在有了AI这个‘导航’,每次实验都目标明确。

崔明远的态度也发生了一百八十度转变。现在他每都要往算法团队办公室跑好几趟,甚至开始学习一些基础的机器学习知识。

老崔啊,你这是要被算法团队同化了?一次午餐时,吴坤打趣道。

你懂什么,崔明远一本正经地,这是现代材料研究的必由之路。不过...他话锋一转,再厉害的AI也替代不了实验验证。理论预测和实际合成之间,永远隔着最后一道鸿沟。

所以才需要你们这些老师傅嘛!林烨笑着举起饮料杯,为传统经验和现代科技的完美结合,干杯!

餐厅里响起一片欢声笑语。在这轻松的氛围中,没有人意识到,这种跨学科合作模式,即将为星火带来一个改变游戏规则的重大突破。

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