據權威數據統計，2019年全國材料工程研發投入超過4000億元人民幣，國內材料工程市場規模不斷擴大，年均增長率超過10%，預計到2025年將達到約5.4萬億元人民幣。近年來，國內材料工程行業正面臨由低端產業向高端產業的轉型升級，企業不斷加大研發投入，提升產品質量和技術水平，加速向高附加值、高技術含量的領域邁進。

“國內材料工程行業在市場規模擴大、新材料崛起、創新驅動發展、重點領域發展以及產業升級與轉型等方面都取得了顯著進展。這為行業提供了巨大的發展機遇和潛力，同時也對企業和專業人才提出了更高的要求和挑戰。”我國知名材料研發專家楊小育表示，當前國際材料工程領域發展迅速，各國都在爭搶資源，就國內市場而言，還有較大的發展空間。未來，高端技術依然是主要的市場突破點。作為我國材料工程領域的新一代杰出工程師，楊小育早早地展現了自己在材料工程領域驚人的天賦和創造力。從2013年開始，楊小育就致力于材料工程領域智能化技術的鉆研。經過長時間、大量的基礎研究，2020年10月，楊小育主導研發的創新性技術成果“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”正式投入市場應用，創新了材料工程成分分析和仿真的模式，引起了業內極大的轟動。

(圖：材料研發專家楊小育）

據了解，“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”以高端人工智能技術為基礎，通過設計模型的深度學習和大數據分析，系統能夠識別出隱藏在數據背后的規律和趨勢，從而高效準確地預測和模擬材料的結構特性，為材料設計和優化提供了強有力的支持。“在這套系統中，我采用了團隊獨立研發的雙向模型架構，這是一項關鍵創新點。傳統的材料預測和仿真方法通常只考慮了單向的信息傳遞，無法充分利用不同特征之間的相互影響。而通過引入雙向模型架構，我們能夠更準確地捕捉材料結構之間的關聯性和復雜性。”楊小育介紹道，這套系統中的雙向模型架構由兩個主要組成部分構成：結構預測模塊和結構仿真模塊。結構預測模塊利用深度學習算法和大數據分析技術，從已有的材料數據庫中學習出結構特征與性能之間的映射關系。通過對海量數據的學習和訓練，模型能夠準確地預測出給定材料結構的性能表現，例如力學性能、導電性能等。而結構仿真模塊則采用基于物理模型的仿真方法，通過數值計算和模擬技術，模擬出材料在不同條件下的結構演化和性能變化。這一模塊能夠模擬材料在不同溫度、壓力、應變等外部環境下的行為，幫助工程師們更好地理解材料的響應機制，并為材料設計和優化提供指導和參考。

對于楊小育研發的“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”，不少業內專家都給出了高度的評價。有專家預測，“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”的普遍應用將大大改善我國新型材料研發方面現有的問題，提高新型材料研發的精準性、材料篩選的匹配度以及新型材料研發項目的成果轉化率，推動我國材料結構預測與仿真進入更高的國際領域。因為系統設計性能優越、相關技術行業領先，“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”獲得了中國管理科學研究院頒發的科技成果一等獎，楊小育本人也因此在業內名氣大漲。

在“基于計算機模擬技術的材料成分分析模擬系統V1.0”的基礎上，楊小育加大了研發時間和研發資金的投入。2021年，楊小育自主研發的又一項創新性技術成果——“基于人工智能的防水卷材性能評估系統V1.0”重磅上線，以全自動化、超智能化的智能感知技術給我國材料工程行業帶來全新的研發思路，掀起了我國防水卷材領域的智能化創新熱潮。據悉，“基于人工智能的防水卷材性能評估系統V1.0”基于人工智能的算法，通過深度學習并建立海量的數據庫，結合圖像識別、數據分析、即時傳輸技術、物聯網技術等創新技術，創新實現了對防水卷材的性能的獨立分析。在建筑領域，防水是一個至關重要的問題，特別是在濕潤氣候或水平衡高的地區。由于防水卷材是防水體系中的一個重要組成部分，因此對其性能的準確評估就顯得尤為重要。這個系統的出現解決了傳統評估方法可能存在的主觀性和不準確性問題，有效提高了防水系統設計和施工的可靠性，對建筑工程行業和材料工程行業都產生了巨大的影響。

“目前，材料工程領域的數智化進程還在不斷加速，我很高興我的技術成果能夠為行業的發展作出貢獻，我將繼續為之努力。”楊小育表示，未來，自己將會繼續扎根前沿技術的研究陣地，不斷錘煉自己的專業技術和創新技能，爭取研發出更多的技術成果，為世界更多新材料的研發和誕生創造更大的價值。（文/何文珊）