重生：我的腦機介麵橫掃科技圈 第367章 數字煉金術
不行！這個配比絕對有問題！
研究院會議室裡，崔明遠罕見地拍了桌子。坐在他對麵的李晶麵不改色，隻是輕輕推了推眼鏡。
崔博士，這是我們用‘材料大腦’模擬了八千多種配比後篩選出的最優解。李晶的聲音一如既往的平靜，模擬顯示，這種鑭係元素摻雜的方案，氫離子遷移率能提升三倍。
紙上談兵！崔明遠氣得臉色發紅，你們搞演算法的懂什麼材料合成？鑭係元素活性太高，在高溫下會直接破壞晶格結構！這是材料學的基本常識！
會議桌上的氣氛劍拔弩張。一邊是以崔明遠為首的材料學家，另一邊是李晶帶領的演算法團隊。兩個團隊的第一次正式碰撞，就迸出了火藥味。
崔博士，林燁適時介入，既然各執一詞，何不實際驗證一下？
驗證？崔明遠指著螢幕上的分子結構圖，用這種配比，不僅會浪費珍貴的實驗原料，更可能損壞我們好不容易除錯好的裝置！
李晶開啟膝上型電腦：我們可以先用小劑量試製。如果模擬準確，隻需要原來十分之一的樣品量就能驗證效果。
你...崔明遠還要反駁，被林燁用眼神製止了。
這樣吧，林燁做出決斷，李晶團隊提供三種最有潛力的配比方案，崔博士團隊各製備一克樣品進行初步測試。無論結果如何，這都是跨學科合作的重要嘗試。
散會後，崔明遠氣衝衝地回到實驗室。
簡直是胡鬨！他對王磊抱怨道，讓一群寫程式碼的來指導材料合成？他們連高溫爐怎麼開都不知道！
王磊小心翼翼地勸道：崔博士，也許可以試試？聽說李晶博士的團隊之前用ai演算法優化過晶片設計，效果很不錯...
晶片是晶片，材料是材料！崔明遠沒好氣地說，材料合成是一門藝術，需要經驗和直覺，不是冷冰冰的演算法能替代的！
話雖這麼說，但在林燁的堅持下，實驗還是如期進行。
第一天，測試第一種配比。結果正如崔明遠所料——樣品在800度時就發生了嚴重的相分離，變成了一堆毫無用處的粉末。
看吧！崔明遠幾乎要說出我早就說過，但看到李晶團隊年輕研究員們失落的表情，還是把話嚥了回去。
第二天，測試第二種配比。出人意料的是，這次樣品居然成功保持了結構穩定，雖然效能提升不明顯，但至少證明這種配比是可行的。
巧合罷了。崔明遠嘴上這麼說，但眼神已經不那麼堅定了。
第三天，測試最後一種配比。當電化學測試結果出來時，整個實驗室都轟動了。
氫離子電導率...提升了280%！王磊看著螢幕上的資料，聲音都在發抖，而且熱穩定性比現有材料提高了50度！
崔明遠一把搶過檢測報告，反複核對著資料：這...這怎麼可能...
李晶不知何時出現在實驗室門口：崔博士，現在可以談談合作了嗎？
接下來的場景頗具戲劇性——剛才還針鋒相對的兩個團隊，現在正擠在一起分析實驗資料。
我們開發的‘材料大腦’模型，本質上是一個多物理場模擬器。李晶在白板上畫著示意圖，它能夠同時計算原子間的相互作用、電子結構、熱力學和動力學過程...
等等，崔明遠打斷她，你是說，這個模型能預測材料在不同溫度下的相變行為？
不僅如此，李晶調出一個模擬界麵，它還能優化合成路徑。比如，我們可以通過模擬找到最佳的開溫速率，避免晶格缺陷的產生。
崔明遠盯著螢幕上的模擬結果，眼神越來越亮：如果這個模型真的這麼準確...那我們至少能省去一半的試錯實驗！
這正是我們合作的意義。林燁笑著說，材料專家提供領域知識，演算法團隊提供計算能力，這纔是現代科研該有的樣子。
從那天起，研究院的工作模式發生了翻天覆地的變化。
每天早上，兩個團隊都會開聯合晨會。材料團隊彙報實驗進展和遇到的問題，演算法團隊則根據這些反饋優化模型。
我們發現摻雜濃度超過5%時，材料會出現明顯的效能衰減。王磊在晨會上提出新問題。
李晶立即在電腦上調整引數：讓模型重點模擬4%-6%濃度區間的效能變化...有了！模擬顯示在5.2%時會出現晶格畸變，建議避開這個濃度點。
更令人驚喜的是，ai模型開始展現出人類難以企及的創造力。
一次聯合討論中，模型突然推薦了一種前所未有的元素組合方案。
鈧元素？崔明遠看著推薦方案，眉頭緊鎖，這在氫離子導體中從來沒人用過。
但是模擬顯示，李晶解釋道，鈧的離子半徑和電負性特征，可能恰好能在晶格中創造出理想的氫離子傳輸通道。
經過一番激烈討論，團隊決定嘗試這個大膽的方案。結果令人震驚——新材料的效能直接重新整理了之前的記錄！
太不可思議了...崔明遠看著檢測報告，喃喃自語，這個方案確實違背了傳統認知，但效果出奇的好。
李晶難得地露出笑容：這就是ai的價值——它沒有人性的桎梏，敢於嘗試人類不敢想的方向。
一個月後，研究院的研發效率發生了質的飛躍。原本需要三個月才能完成的配方優化，現在隻需要兩周；實驗失敗率從原來的80%降低到30%；更重要的是一種全新的研發正規化正在形成。
現在做實驗的感覺完全不同了。王磊感慨道，以前像在迷宮裡亂撞，現在有了ai這個‘導航’，每次實驗都目標明確。
崔明遠的態度也發生了一百八十度轉變。現在他每天都要往演算法團隊辦公室跑好幾趟，甚至開始學習一些基礎的機器學習知識。
老崔啊，你這是要被演算法團隊同化了？一次午餐時，吳坤打趣道。
你懂什麼，崔明遠一本正經地說，這是現代材料研究的必由之路。不過...他話鋒一轉，再厲害的ai也替代不了實驗驗證。理論預測和實際合成之間，永遠隔著最後一道鴻溝。
所以才需要你們這些老師傅嘛！林燁笑著舉起飲料杯，為傳統經驗和現代科技的完美結合，乾杯！
餐廳裡響起一片歡聲笑語。在這輕鬆的氛圍中，沒有人意識到，這種跨學科合作模式，即將為星火帶來一個改變遊戲規則的重大突破。