自ChatGPT-4的横空出世以来，“AI+”的概念始终是热门话题，而2024诺贝尔物理学奖和化学奖双双花落人工智能，更为AI+BIO添了一把火。
那么AI能否用于预测、优化和设计新材料？包括自然界中没有的分子结构的材料？
针对高净值材料与大宗材料这两大材料类型，我们分别选取了两个应用领域进行介绍，他们有的已经率先应用AI工具，并涌现出首批AI平台企业和商业化应用案例。
医用生物材料 AI已获广泛认可
医学是生物材料价值最高的用途之一，也是最早的生物材料+AI受益者。
用于材料设计的AI方法已经在为该领域的公司带来红利，这也得益于医疗植入物都有一套严格的审核标准。
首先是生物相容性，该材料不能被身体视为外来材料而排斥；其次是蛋白质与其表面的粘附程度，也就是蛋白质吸附。
其中定量构效关系（QSAR）模型是一个典型的机器学习案例，已被广泛应用于预测或重建可生物降解聚合物的蛋白质吸附和生物相容性。
具体到应用上，3D打印植入物是潜力领域。
用于3D打印植入物的材料不仅具有生物相容性和蛋白质吸引力，而且还具有“可打印”性：材料要足够黏稠，可以挤出和分配。
而基于AI的3D打印技术可以用于制造3D解剖模型或植入物，完美重现受损组织和器官的微观解剖结构，减少手动干预，提高手术准确性和组织再生效率。
通过机器学习技术优化3D打印参数（如打印速度、分配压力和喷嘴直径），也有助于制造更逼真的手术前模型和复杂的器官结构。
在商业应用上，瑞士RegenHU的3D生物打印机就搭载有AI，从设计、布局到控制打印位置、多材料打印顺序，只需3步即可构建属于用户的三维生物模型。
还有专门为齿科3D打印领域提供AI解决方案的Oqton，通过RPD支架自动分区功能，大大节省了牙科技师的时间，使3D打印的流程更加简化。
生物基聚合物 第一批平台型企业涌现
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