中国科学院上海硅酸盐研究所刘建军研究员团队近日发布材料科学与工程大模型MatMind，该模型通过融合多尺度数据与跨领域知识，有效解决了材料研发中的三大核心挑战：构效关系与制备工艺的非线性相互作用、计算与制备的脱节以及跨学科协作不足。MatMind采用三大创新架构：基于增量预训练的多专家机制实现跨尺度数据对齐，CoT与RAG融合技术提升推理精准性，"brain-inspired"多智能体系统增强决策效率。模型训练数据涵盖120万篇文献、150万专利及20万条结构化材料数据，在材料属性预测任务中表现卓越，分类任务准确率达95%，数值预测均方根误差显著优于主流模型。目前MatMind已在材料智能制备中实现90%的准确度和192样/批次的高通量，成功开发出航天级低可探测材料等创新成果。未来，该模型将深化多模态数据融合，推动全自动化材料设计，并拓展跨学科应用，为材料研发提供智能化解决方案。这一突破标志着我国在材料科学人工智能领域取得重要进展。

原文链接：上海硅酸盐所发布材料科学与工程大模型MatMind--中国科学院上海硅酸盐研究所