近日，鞍钢集团攀钢成都材料院数学计算研究所（下称计算所）通过人工智能驱动科学研究，融合产线数字孪生模型，新产品研发实验批次从平均200次减少到平均20次，研发周期降到了3年以内，实现了低成本、高效率研发。

　　“新产品研发难，其根本在于材料性能、构成和生产工艺之间存在复杂的非线性关系。”该计算所副所长、博士朱焱麟表示，攀钢的特钢、钒钛等新材料，一直存在机理不明、成分复杂、工艺窗口狭窄等短板，而传统研发模式无法满足材料应用复杂性和多样性需求，需要不断试错、总结、改进，才能找到有效的研究方法。这一过程需要投入大量的资金、人员和时间成本，制约了新产品开发进度。而人工智能驱动的科学研究，利用专有领域的数据和与之匹配的算法模型，能够很好地破解行业新产品研发难题。

　　在人工智能驱动下，该计算所开发出了针对不同研发任务的人工智能模型，实现了材料数据要素的高效利用，缩短了研发周期，降低了研发成本。例如，在开发高铁钛合金转向架过程中，该计算所仅用1周时间，就从1万余种候选材料中找到6个性能最优材料，支撑成都材料院用1个月时间试制出性能达标的钛合金材料、用1年零3个月时间完成了高导热新型液态金属复合材料设计和性能优化。

　　目前，该计算所建立了攀钢钒钛、特钢等新材料数据库，整合了近100个主流牌号的新材料、近100万个成分空间点；开发出了钢轨焊接质量预测模型、高炉炉况判定智能推理机等数据要素应用工具；已获得授权专利5项，发表高水平论文近10篇，承担了攀钢内外重要项目5项。