3月29日，科研总院（低碳院）作为第一完成单位，在国际顶级期刊Nature Reviews Materials发表题为“Artificial intelligence as a driver of sustainable materials and circularity”的重要研究成果，针对人工智能如何通过加速整合材料性能、生命周期评估与可持续性指标构建循环材料体系进行深入分析与总结。该期刊最新影响因子为86.2，五年平均影响因子达到99.8，凭借严苛的审稿机制与顶尖学术影响力，被誉为全球材料科研进展的核心“风向标”。
当前，全球绿色低碳转型进程提速，可持续性与循环性已成为现代材料科学的核心攻坚课题。传统的材料研发长期沿用“设计——生产——使用——废弃”的线性模式，过度侧重性能提升与经济效益，忽视全生命周期环境影响、可回收性等绿色属性。人工智能技术凭借快速性能预测、高通量筛选、数据驱动合成设计、精准模拟仿真等核心优势，重塑了传统材料科学研究范式，在催化材料、储能材料、电子材料等能源材料领域成效显著。
图为人工智能作为可持续发展和材料循环的加速器示意图
该项研究剖析领域现存短板与突破路径，聚焦五大核心方向构建完整理论实践体系：一是转变研发理念，将AI从“效率工具”升级为“循环驱动核心”；二是深耕AI驱动循环设计，破解线性研发模式固有缺陷；三是依托数字孪生构建全流程闭环体系，实现材料全生命周期动态模拟与精准管控；四是深度融合AI与生命周期评估方法，补齐环境效益量化评估短板；五是搭建循环经济系统级AI研发平台，打通全流程技术壁垒，实现多环节数据协同优化。研究指出，推动AI与循环材料深度融合，需打破单一技术壁垒，将全生命周期绿色思维贯穿研发全过程，强化多学科交叉与系统优化。从产业落地来看，深化AI与能源材料循环体系耦合，是破解资源约束、应对气候危机、推动线性经济向闭环经济转型的关键，完全契合集团公司新能源开发、储能攻关、传统能源清洁升级的发展需求。
科研总院（低碳院）深耕AI赋能能源化工、可持续材料研发领域，聚力攻关关键核心技术，成功获批国家科技重大专项，搭建起完善的交叉学科研发平台与人才队伍。下一步，团队将继续对标全球前沿成果，全力推进科研成果产业转化，为集团公司加快构建新型能源体系、助力能源强国建设提供技术支撑。
