2~3月，美国能源部（DOE）劳伦斯伯克利国家实验室、阿贡国家实验室等陆续发布其牵头和参与的“创世纪计划”中人工智能（AI）赋能材料科学的项目细节^[1],[2]。能源部依托“通过先进计算实现科学发现计划”（SciDAC）等项目^[3],[4]，联合多所国家实验室及麻省理工学院、俄亥俄州立大学等高校，推进AI赋能材料科学全流程研发。此次布局围绕材料微结构与性能预测、材料模拟与数字孪生、AI+自主实验体系构建等方向展开，推动材料研发从传统试错模式向智能化、高效化升级。

1、材料微结构与性能预测。该方向研究聚焦于材料“结构-性能”深层关联。其中，“通过可信赖/可解释的AI和引导实验了解微观结构”（MIRAGE）项目通过可解释AI结合实验，从纳米尺度揭示材料磨损与自修复机制；“用于微电子领域的AlphaFold”项目将开发物理启发式AI框架，精准预测微电子材料缺陷演化及对器件功能的影响；“二维量子磁体的多模AI”（MAIQMag）项目聚焦二维量子磁体，借助多模态AI加速其新奇物性的探索与发现。

2、材料模拟与数字孪生。该方向尝试将AI与传统物理模型深度融合，以大幅提升模拟精度与效率。其中，“非平衡量子物质中突现瞬变的可控数值方法”（CONNEQT）项目针对非平衡态量子材料的瞬态行为，开发精确可控的数值计算方法；“AI辅助的聚变材料辐射损伤多尺度建模”项目则通过AI辅助多尺度建模，深入解析聚变堆材料在强中子辐照下的退化机制，为聚变能商业化应用提供关键数据支撑。

3、AI+自主实验体系。该方向侧重于将AI系统深度融入实验流程，实现材料研发从假设生成到验证的自动化闭环。例如，“基础模型协同推理智能体以揭示材料进展与洞见”（FORUM-AI）项目将打造全栈式智能体AI系统，辅助科学家完成能源材料从假设生成到实验验证的全流程研发；“用于催化的综合科学智能体AI”（ISAAC）项目将构建集成式科学智能体，可自主整合X射线、中子测量和物理模拟等多源数据，探究催化反应等复杂材料表面过程的微观机制。

  （董金鑫）