中国科学院上海硅酸盐研究所发布材料科学与工程大模型MatMind。该模型旨在解决材料研发中的三大挑战：构效关系与制备工艺的非线性相互作用、计算与制备的脱节以及跨学科协作不足。该模型融合多尺度数据与跨领域知识，结合AI技术与自主实验迭代，推动计算与实验的紧密结合，并促进跨学科协作，为材料研发提供精准支持。该大模型核心开发人员为刘建军研究员团队。
黑盒子问题：材料的构效关系与制备工艺之间的相互作用复杂且高度非线性，现有理论模型难以全面捕捉材料在制备过程中的结构演变及其性质变化c。这一局限性使得在材料设计过程中，难以实现理想的性能预测和精确控制，进而阻碍了新材料的高效研发。
计算设计与制备的融合：尽管计算方法和实验技术已有显著进展，但计算模型与制备过程的脱节限制了理论预测向实际制备的顺利转化。为了解决这一问题，必须通过迭代优化的方式，建立紧密耦合的计算与制备流程，确保设计与制备过程能够相互反馈与改进。
跨学科整合与知识融合：材料设计不仅需要结合计算方法、实验数据和领域专业知识，还需要跨学科的协作与知识整合。单一学科的研究难以应对材料制备中的多重挑战，跨学科的合作已成为推动材料研发向高效、精确方向发展的关键。
图1 材料科学与工程大模型MatMind。
MatMind系统架构：三大核心组件的深度协同与高效融合
MatMind系统架构由三大核心组件构成：1)基于增量预训练的多专家机制；2)CoT与RAG融合技术；3)融合专家经验的“brain-inspired”多智能体。这些组件的深度协同与高效融合推动了材料设计与制备的智能化进程。
MatMind是为材料科学设计的先进大模型，解决材料研发中的多尺度信息割裂、实验阶段孤立和领域知识壁垒问题。通过构建高质量多源数据集并进行标准化处理，MatMind确保不同尺度数据的一致性，并利用增量预训练的多专家机制实现跨尺度数据对齐，提升复杂材料行为的理解，降低训练成本。它覆盖从小试到规模化生产的全流程数据，并通过动态更新机制确保各阶段数据无缝衔接，加速研发进程。同时，MatMind整合化学、物理、工程等学科的知识库，利用语义嵌入与知识图谱促进跨学科知识融合，突破学科壁垒，推动材料创新。通过多专家机制与增量预训练深度融合，MatMind灵活扩展，适应新领域与新材料的多尺度设计需求，提升研发效率并降低成本。
图2展示了一个多维专家系统，通过聚合来自不同领域的专家模块，协同解决材料研发中的复杂问题。
MatMind引入了思维链（CoT）与检索增强生成（RAG）机制，二者协同工作以提升推理的精准性和可靠性。CoT通过将复杂任务分解为多个推理步骤，确保逻辑清晰、推理透明，减少“幻觉”现象，并提高答案的准确性与可追溯性。RAG机制结合外部知识库进行信息检索，通过快速查找相关知识片段并整合生成答案，确保基于最新、最相关的知识资源，从而解决传统生成模型中的“知识封闭”问题，提升处理动态信息的灵活性与精准性。CoT与RAG的结合，使得MatMind能够在多轮推理过程中动态地召回信息并根据需要进行知识更新，从而捕捉不同领域之间的隐性关联。通过这种协同工作，MatMind生成的答案不仅更加精准和连贯，还能更好地适应材料科学等复杂领域中的实际应用需求。
MatMind作为“中枢大脑”，融合材料科学领域的专业工具与专家经验，构建了能够思考、推理、计算和实验的材料智能体。通过分层架构，多个智能体协同工作，提升材料研发的效率与精度。智能体通过注入领域先验知识，增强推理能力和执行效率，能够处理任务如机器学习建模、自动化实验和高精度模拟。在数据匮乏时，凭借MatMind的领域知识与数据驱动筛选，智能体实现高效决策。在高熵合金评估中，智能体的推理效率是贝叶斯优化的三倍，展现了知识与数据结合的强大优势，为材料研发提供高效路径。
图4 材料智能体研究模式
MatMind的训练数据源自120万篇文献、150万专利及Materials Cloud，涵盖约20万条结构化材料数据，包括化学成分、晶体结构、热力学、电学、机械等多维度属性。这些数据为MatMind的模型构建和智能分析提供了坚实基础，特别是在材料设计与优化过程中，支持精确预测和多维度分析。通过集成多样化的数据，MatMind不仅在传统材料体系中高效推理，还能深度学习新型材料，揭示不同材料体系的复杂关系，推动材料性能预测与定制化设计，促进材料科学创新与应用。
MatMind与开源DeepSeek模型、国外著名材料学大模型及最优物理基线模型在六个材料属性任务中的性能比较显示，MatMind在分类任务（a)-(b)中始终优于其他模型（Darwin、DeepSeek、GPC）。在数值属性预测任务（c)-(f）中，MatMind的均方根绝对误差（RMSE）表现最佳，展示了其在金属、无机非金属、有机材料等领域的优异性能。MatMind在分类和数值属性预测任务中的出色表现超越了传统机器学习模型，并与专用模型（如MOFTransformer、Tanimoto核、COSNET）持平或接近，证明了其在材料科学领域的高效性和可靠性。
图5大模型MatMind性能评估
分类任务：精确识别材料特性
在分类任务中，MatMind优于主流模型（DARWIN、DeepSeek、GPC）。在合金相预测中，MatMind以95%的准确率领先，远超其他模型（DARWIN 40%、DeepSeek 60%、GPC 93%）。在SMILES吸收光频段预测任务中，MatMind的准确率为73%，优于其他模型（DARWIN 66%、DeepSeek 56%、GPC 70%）。
数值属性预测：超高精度的定量分析
在数值属性预测中，MatMind的表现尤为突出。对于CO₂溶于SMILES亨利常数预测，MatMind的均方根误差（RMSE）为0.53，显著优于DARWIN（3.70）和DeepSeek（5.02）。在平均折射率预测中，MatMind的RMSE为0.140，优于GPR（0.151）和SVM（0.168）。在E异构体跃迁波长预测中，MatMind的RMSE为8.020，远超其他模型（DARWIN 316.985、DeepSeek 83.60、GPR 10.286）。在带隙预测中，MatMind的RMSE为0.73，与其他模型接近，但仍优于GPR（0.82）。
基于MatMind的材料智能体通过知识与数据联合推理，突破数据匮乏瓶颈，显著提升推理效率。在高熵合金评估中，其性能是贝叶斯优化的三倍，展现了知识与数据结合的优势。在LiMnTi(Nb)OF体系中，经过四轮优化，材料智能体将放电容量提升至282 mAh g⁻¹，容量保持率达100%，超越了性能帕累托前沿，证明了其卓越表现。
图6材料智能体通过高效的推理能力，实现了富锂正极材料容量的突破
重要进展
MatMind在材料设计与制备工艺推荐中的准确度达到90%，智能制备通量为192样/批次，处于国际领先水平，筛选并创制了新型无机材料。通过智能计算预测高密度微结构材料实现脆性到塑性的转变，实验中调控Bi2Te3反位缺陷，获得优良的塑性变形能力。应用方面，研发了航天级低可探测材料和超低介电常数材料。
图7 基于MatMind大模型精准制备材料
未来发展方向
深度学习与多模态数据融合：MatMind将深化深度学习模型的能力，融合实验、计算模拟和文献分析的多模态数据，以提供更精准的材料预测，推动智能化、精确化的材料设计，支持新材料的发现与应用。
全自动化材料设计与优化：未来，MatMind将实现材料设计与优化的全面自动化，形成自我迭代优化的闭环系统，能够实时反馈实验结果，自动调整设计方案，加速材料创新。
跨学科协作与智能决策能力提升：MatMind将在能源、环境、生物医药等领域扩展跨学科协作，通过增强决策支持能力，为各行业提供精准的技术解决方案，并不断优化自我学习机制，适应复杂的材料科学挑战。
