AI工具可靠预测新材料阻燃性能

近日，西班牙马德里材料研究所研发团队成功开发出一套基于人工智能的材料阻燃性能预测与评估系统。该系统已发表于《聚合物降解与稳定性》期刊，旨在为环氧树脂等广泛应用的工业聚合物提供高效、低成本的防火安全解决方案。 传统阻燃材料研发依赖漫长且昂贵的手工试验，难以满足现代工业对安全性的严苛要求。针对这一瓶颈，由王德义教授领导的团队与博士后谭琼博士主导构建了一个涵盖 510 种磷系阻燃剂环氧树脂复合材料样本的机器学习模型。该模型通过精准分析分子结构与配方变量，可靠预测两项核心防火指标：UL-94 垂直燃烧等级与极限氧指数。结合两者可全面反映材料在实际火情下的真实行为。 此次突破的核心创新在于提出了一套全新的 AI 评估框架。系统可将预测结果转化为优异、良好、中等、较差四级语义分类，为材料工程师提供直观的研发导向，大幅缩短试错周期。经外部案例验证，该模型具备高度的鲁棒性与工程实用性。未来团队计划扩充数据库以覆盖更多聚合物体系。此项技术有望直接应用于电子元件、新能源汽车电池、航空内饰及建筑材料的阻燃升级，显著提升关键领域的安全标准。