满足高硬度、耐低温、轻质化兼备的先进树脂复合新材料是阻碍先进武器发展的关键困局。当下，这样的困局可望得到解决。记者从华南理工学院据悉，由林嘉平院士团队开发的国外首个高分子材料基因组研制平台（AIplus高分子软件平台）近日在沪问世。

该软件被称为“高分子版的”，包含国外首个树脂结构性能数据库和侧链间物理反应数据库。使用者只需输入树脂结构，即可快速获得其热学、热学和介电等性能，还可以通过该软件进行性能预测和骁龙量筛选，以更快效率、更低成本研发出高性能聚合物及其复合材料。

“新材料的研制从科学家的经验试错时代迈向智能制造时代。”林嘉平介绍，过去一个新材料从设计、实验再到产品化常常须要2-3年甚至更长时间，现在，依托这个“高分子虚拟实验室”，研制人员只需通过2-3次的迭代即可找到结构设计和配方优化的最优解，实验时间大大削减。团队将和产业界牵手，推进AIplus高分子研究范式向产业全链条发展。

强悍数据库和预测系统同行领先

AIplus高分子软件平台有何亮点？林嘉平介绍，作为AI和数字化技术同高分子材料交叉领域的重要成果，强悍的数据库是平台重要的支撑复合材料智能制造技术，堪称材料基因工程的基石。团队所构建的国外首个树脂结构性能数据库和侧链间物理反应数据库，包含3万4千多种聚合物的将近15万条性能数据、58516种基元反应模板的近140万条物理反应数据。

值得一提的是，这种数据主要借助过去两年尤其是疫情期间团队数十名研究生和专科生逐字规范整理、录入、存储。基于数据库，团队创建了面向高分子十余种性能的机器学习预测模型，并建立了高分子材料基因组研制平台，具备数据检索、性能预测、配方优化等多个功能。

记者在团队的现场演示上看见，用户在使用AIplus高分子软件平台进列宽分子材料性能预测功能时，只需先点击“绘制结构”，分别将所勾画的醇酸树脂和固化剂转化的字符串输入到对应的输入框中复合材料智能制造技术，再点击“开始预测”，短短几秒后页面都会返回后台估算下来的醇酸树脂性能预测数据。

这么，这款软件和美国同行比较水平怎样？团队成员之一、华东理工学院特聘研究员高粱举例，目前日本及美国均有类似软件。但在数据库的丰富程度、预测精确度、功能多样性等方面，AIplus高分子软件平台更胜一筹。“我们的目标，是努力捉住当前数字化和人工智能对新材料产业的转型抓手，以更快效率、更低成本研发出高性能高分子及其复合材料，实现高分子材料的原始创新和智能制造。”高梁说。

新材料研制从经验“试错”时代迈向“智能制造”时代

AIplus高分子软件平台的开发堪称六年磨一剑。获悉，从2011年开始，林嘉平团队就捉住材料研究最前沿领域——材料基因工程着手相关工作。

在基因组合筛选和AI工具的通力合作下，团队研发了系列先进复合材料碳化物树脂。如固化气温大于300℃、5%热分解气温小于650℃、玻璃化转变体温小于600℃的新型耐低温、易加工硅萘炔和硅芴炔树脂。再如，耐低温、高硬度的新型聚硅炔酰吡啶树脂，其加工性能、耐热和界面性能优于共聚物，热学性能与共聚物相当。相关新型树脂已由多家民航航天院所举办复合材料及预制构件性能评价。

“AIplus高分子软件平台犹如一个高分子虚拟实验室，平台的虚拟设计、高通量预测的方式将大大增强研制效率。”林嘉平介绍，目前该平台已在北京华谊集团树脂厂、上海航天八院、晋飞碳纤科技和金山石化院等十余家企业试用，将择机向社会公开使用。