第433章 地下工厂2（2 / 2）

只需要沿着这些方向延伸，设计不同组合的配比做实验，收集数据再反馈给系统再模拟，最后大概率能够找到符合要求的材料。

这种研究方法在金属研究领域具有颠覆性的意义。

在编写智能辅助设计程序时，王铭洋将自己独创的&0t;缺陷演化预测算法&0t;融入模拟流程。

在研新型合金时，系统会提前72小时预警铸造过程中可能出现的微裂纹能量。

这种&0t;未卜先知&0t;的能力，让夏岛实验室的新材料研部门研周期平均缩短68，当然，也节省了大量的资金。

当全球其他机构还在为某个合金配比和冶炼工艺争论不休时，夏岛的科研团队已通过人工智能完成了数十轮迭代优化。

在常温导材料研究中，模拟运算筛选时甚至自主调配出了一种铋锶钙铜氧体系的新配比，使其临界温度提升至-140c，突破了现有理论预测的极限。

但这种新的导材料离实际应用还有很大的距离，在工作人员汇报上来后，王铭洋和王铭泽经过衡量，觉得还是暂时搁置，先集中精力研夏岛比较急需的合金比较好。

等夏岛的实力和条件都达到了，再回头来致力于导材料的研究也不迟。

&0t;以前做实验像盲人摸象，现在智能辅助设计系统给了我们x光眼。

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材料所副所长陈博士指着屏幕上的分子运动轨迹图，扶了一下眼睛继续跟王铭洋说道：

&0t;上周我们模拟过1200种催化剂组合，找到的新型电解水催化剂，让制氢效率提升了3倍。

王总你打造出来的这套辅助系统真的是太好用了，是我们科研人员的神兵利器。

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说到后面，陈博士和他的组员们眼里的光芒变得炽热，又带着些许崇敬望着王铭洋。

利用人工智能辅助这种新型的科研模式的，夏岛实验室在新能源、冶金和树脂材料等领域形成了巨大的优势：仅仅两个多月，就有7各型号的材料配比得到确定。

假以时日，随着人工智能的威力逐渐展现，夏岛实验室取得的成果将不断拉大自身领先的技术优势。

随后，王铭洋跟新型材料研究部门的人开了一个小会，确定接下来要重点突破的几种材料。

这都是应用于无人机和潜水艇制造的材料，可以快的提高夏岛的军事实力。

跟材料研究部门毗邻的是半导体研究部门，负责人依然是之前的李力持。

在半导体生产封装一体化车间，控制系统甚至能根据实时能耗数据，动态调整10台光刻机和整条智能生产线的功率分配，使芯片良率提升32个百分点。

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