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中國科學院上海硅酸鹽研究所發布材料科學與工程大模型MatMind。該模型旨在解決材料研發中的三大挑戰：構效關系與制備工藝的非線性相互作用、計算與制備的脫節以及跨學科協作不足。該模型融合多尺度數據與跨領域知識，結合AI技術與自主實驗迭代，推動計算與實驗的緊密結合，并促進跨學科協作，為材料研發提供精準支持。該大模型核心開發人員為劉建軍研究員團隊。

材料精準制備面臨的三大核心挑戰：

黑盒子問題：材料的構效關系與制備工藝之間的相互作用復雜且高度非線性，現有理論模型難以全面捕捉材料在制備過程中的結構演變及其性質變化c。這一局限性使得在材料設計過程中，難以實現理想的性能預測和精確控制，進而阻礙了新材料的高效研發。

計算設計與制備的融合：盡管計算方法和實驗技術已有顯著進展，但計算模型與制備過程的脫節限制了理論預測向實際制備的順利轉化。為了解決這一問題，必須通過迭代優化的方式，建立緊密耦合的計算與制備流程，確保設計與制備過程能夠相互反饋與改進。

跨學科整合與知識融合：材料設計不僅需要結合計算方法、實驗數據和領域專業知識，還需要跨學科的協作與知識整合。單一學科的研究難以應對材料制備中的多重挑戰，跨學科的合作已成為推動材料研發向高效、精確方向發展的關鍵。

圖1 材料科學與工程大模型MatMind。

MatMind系統架構：三大核心組件的深度協同與高效融合

MatMind系統架構由三大核心組件構成：1)基于增量預訓練的多專家機制；2)CoT與RAG融合技術；3)融合專家經驗的“brain-inspired”多智能體。這些組件的深度協同與高效融合推動了材料設計與制備的智能化進程。

基于增量預訓練的多專家機制

MatMind是為材料科學設計的先進大模型，解決材料研發中的多尺度信息割裂、實驗階段孤立和領域知識壁壘問題。通過構建高質量多源數據集并進行標準化處理，MatMind確保不同尺度數據的一致性，并利用增量預訓練的多專家機制實現跨尺度數據對齊，提升復雜材料行為的理解，降低訓練成本。它覆蓋從小試到規模化生產的全流程數據，并通過動態更新機制確保各階段數據無縫銜接，加速研發進程。同時，MatMind整合化學、物理、工程等學科的知識庫，利用語義嵌入與知識圖譜促進跨學科知識融合，突破學科壁壘，推動材料創新。通過多專家機制與增量預訓練深度融合，MatMind靈活擴展，適應新領域與新材料的多尺度設計需求，提升研發效率并降低成本。

圖2展示了一個多維專家系統，通過聚合來自不同領域的專家模塊，協同解決材料研發中的復雜問題。

CoT與RAG融合技術

MatMind引入了思維鏈（CoT）與檢索增強生成（RAG）機制，二者協同工作以提升推理的精準性和可靠性。CoT通過將復雜任務分解為多個推理步驟，確保邏輯清晰、推理透明，減少“幻覺”現象，并提高答案的準確性與可追溯性。RAG機制結合外部知識庫進行信息檢索，通過快速查找相關知識片段并整合生成答案，確?；谧钚?、最相關的知識資源，從而解決傳統生成模型中的“知識封閉”問題，提升處理動態信息的靈活性與精準性。CoT與RAG的結合，使得MatMind能夠在多輪推理過程中動態地召回信息并根據需要進行知識更新，從而捕捉不同領域之間的隱性關聯。通過這種協同工作，MatMind生成的答案不僅更加精準和連貫，還能更好地適應材料科學等復雜領域中的實際應用需求。

圖3 MatMind動態召回和多步推理過程

融合專家經驗的“brain-inspired”多智能體

MatMind作為“中樞大腦”，融合材料科學領域的專業工具與專家經驗，構建了能夠思考、推理、計算和實驗的材料智能體。通過分層架構，多個智能體協同工作，提升材料研發的效率與精度。智能體通過注入領域先驗知識，增強推理能力和執行效率，能夠處理任務如機器學習建模、自動化實驗和高精度模擬。在數據匱乏時，憑借MatMind的領域知識與數據驅動篩選，智能體實現高效決策。在高熵合金評估中，智能體的推理效率是貝葉斯優化的三倍，展現了知識與數據結合的強大優勢，為材料研發提供高效路徑。

圖4 材料智能體研究模式

數據基礎：智能分析與模型開發奠定基礎

MatMind的訓練數據源自120萬篇文獻、150萬專利及Materials Cloud，涵蓋約20萬條結構化材料數據，包括化學成分、晶體結構、熱力學、電學、機械等多維度屬性。這些數據為MatMind的模型構建和智能分析提供了堅實基礎，特別是在材料設計與優化過程中，支持精確預測和多維度分析。通過集成多樣化的數據，MatMind不僅在傳統材料體系中高效推理，還能深度學習新型材料，揭示不同材料體系的復雜關系，推動材料性能預測與定制化設計，促進材料科學創新與應用。

性能評估：在多任務性能上的表現卓越，超越或持平于現有模型

MatMind與開源DeepSeek模型、國外著名材料學大模型及最優物理基線模型在六個材料屬性任務中的性能比較顯示，MatMind在分類任務（a)-(b)中始終優于其他模型（Darwin、DeepSeek、GPC）。在數值屬性預測任務（c)-(f）中，MatMind的均方根絕對誤差（RMSE）表現最佳，展示了其在金屬、無機非金屬、有機材料等領域的優異性能。MatMind在分類和數值屬性預測任務中的出色表現超越了傳統機器學習模型，并與專用模型（如MOFTransformer、Tanimoto核、COSNET）持平或接近，證明了其在材料科學領域的高效性和可靠性。

圖5大模型MatMind性能評估

分類任務：精確識別材料特性

在分類任務中，MatMind優于主流模型（DARWIN、DeepSeek、GPC）。在合金相預測中，MatMind以95%的準確率領先，遠超其他模型（DARWIN 40%、DeepSeek 60%、GPC 93%）。在SMILES吸收光頻段預測任務中，MatMind的準確率為73%，優于其他模型（DARWIN 66%、DeepSeek 56%、GPC 70%）。

數值屬性預測：超高精度的定量分析

在數值屬性預測中，MatMind的表現尤為突出。對于CO?溶于SMILES亨利常數預測，MatMind的均方根誤差（RMSE）為0.53，顯著優于DARWIN（3.70）和DeepSeek（5.02）。在平均折射率預測中，MatMind的RMSE為0.140，優于GPR（0.151）和SVM（0.168）。在E異構體躍遷波長預測中，MatMind的RMSE為8.020，遠超其他模型（DARWIN 316.985、DeepSeek 83.60、GPR 10.286）。在帶隙預測中，MatMind的RMSE為0.73，與其他模型接近，但仍優于GPR（0.82）。

基于MatMind的材料智能體通過知識與數據聯合推理，突破數據匱乏瓶頸，顯著提升推理效率。在高熵合金評估中，其性能是貝葉斯優化的三倍，展現了知識與數據結合的優勢。在LiMnTi(Nb)OF體系中，經過四輪優化，材料智能體將放電容量提升至282 mAh g?1，容量保持率達100%，超越了性能帕累托前沿，證明了其卓越表現。

圖6材料智能體通過高效的推理能力，實現了富鋰正極材料容量的突破

重要進展

MatMind在材料設計與制備工藝推薦中的準確度達到90%，智能制備通量為192樣/批次，處于國際領先水平，篩選并創制了新型無機材料。通過智能計算預測高密度微結構材料實現脆性到塑性的轉變，實驗中調控Bi₂Te₃反位缺陷，獲得優良的塑性變形能力。應用方面，研發了航天級低可探測材料和超低介電常數材料。

圖7 基于MatMind大模型精準制備材料

未來發展方向

深度學習與多模態數據融合：MatMind將深化深度學習模型的能力，融合實驗、計算模擬和文獻分析的多模態數據，以提供更精準的材料預測，推動智能化、精確化的材料設計，支持新材料的發現與應用。

全自動化材料設計與優化：未來，MatMind將實現材料設計與優化的全面自動化，形成自我迭代優化的閉環系統，能夠實時反饋實驗結果，自動調整設計方案，加速材料創新。

跨學科協作與智能決策能力提升：MatMind將在能源、環境、生物醫藥等領域擴展跨學科協作，通過增強決策支持能力，為各行業提供精準的技術解決方案，并不斷優化自我學習機制，適應復雜的材料科學挑戰。

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