当腐蚀科学与AI相遇，会碰撞出怎样的火花？

【导(dǎo)语(yǔ)】腐(fǔ)蚀(shí)，作(zuò)为(wèi)材(cái)料(liào)与(yǔ)环(huán)境(jìng)介(jiè)质(zhì)相(xiāng)互(hù)作(zuò)用(yòng)导(dǎo)致(zhì)的(de)性(xìng)能(néng)劣(liè)化(huà)现(xiàn)象(xiàng)，普(pǔ)遍(biàn)存(cún)在(zài)于(yú)各(gè)行(xíng)各(gè)业(yè)，对(duì)全球(qiú)经(jīng)济(jì)造(zào)成(chéng)巨大损失。随着科技的进步，腐蚀科学已成为一门交叉学科，旨在研究材料损坏机理及防控方法。人工智能技术的兴起为腐蚀科学提供了新的研究手段，但也带来了挑战。本文探讨了腐蚀科学的现状、挑战与机遇，特别是人工智能技术在腐蚀研究中的应用及前景，同时强调了可信数据源与模型验证的重要性，以期推动我国腐蚀科学的持续发展。

腐蚀，是指材(cái)料(liào)在(zài)其(qí)所(suǒ)处(chù)环(huán)境(jìng)中(zhōng)，与(yǔ)环(huán)境(jìng)介(jiè)质(zhì)发(fā)生(shēng)化(huà)学(xué)、电(diàn)化(huà)学(xué)或(huò)者(zhě)物(wù)理(lǐ)作(zuò)用(yòng)，导(dǎo)致(zhì)材(cái)料(liào)性(xìng)能(néng)劣(liè)化(huà)、失(shī)效(xiào)，甚(shén)至(zhì)破(pò)坏(huài)的(de)现(xiàn)象(xiàng)。这(zhè)是(shì)一(yī)个(gè)复(fù)杂(zá)、自(zì)发(fā)的(de)过(guò)程(chéng)，且(qiě)具(jù)有(yǒu)普(pǔ)遍(biàn)性(xìng)。比(bǐ)如(rú)，常(cháng)见(jiàn)的钢铁生锈，就是金属腐蚀的例子。

腐蚀是世界各国面临的共同问题，遍及包括我们日常生活在内的各个行业、领域。全球每年因腐蚀导致的经济损失约占全球生产总值（GDP）的3%～5%。在我国，每年因腐蚀导致的经济损失约占GDP的3.4%～5%。可见，对国民经济造成了极大影响。

2008年，在美国国家科学院确定的21世纪文明面临的14项重大工程挑战及其期望实现的工程目标中，有超过三分之一重大工程都面临着腐蚀的挑战，并成为实现预期成果的重大障碍。其实，几十年前，腐蚀科学与电化学专家曹楚南院士就曾发表文章指出，腐蚀可能成为限制新技术发展的因素。人们对腐蚀危害性的认识，已不仅限于在经济层面，而是充分认识到腐蚀可能严重影响环境、安全、产品质量和高新技术发展与应用。如今，腐蚀则将可能成为阻碍发展新质生产力的因素之一。

材料腐蚀过程涉及化学、电化学、生物及固态反应动力学、材料科学、表面科学以及环境化学等多个领域。因此，腐蚀科学是一门交叉学科，旨在研究材料在与环境介质相互作用过程中，由于化学、电化学或物理作用及其协同效应导致的材料损坏和性能劣化规律、机理，以及预防和控制这些过程的方法。

实际上，从石器时代到青铜器、铁器时代，直至今日的信息时代，我们就一直在与腐蚀作斗争。从第一次、第二次和第三次工业革命到如今的工业4.0，人类与腐蚀的斗争贯穿其中。例如，兵马俑兵器的铬盐防腐技术、各种(zhǒng)金(jīn)属(shǔ)饰(shì)品(pǐn)及(jí)用(yòng)于(yú)家(jiā)居(jū)装(zhuāng)饰(shì)和(hé)大(dà)国(guó)重(zhòng)器(qì)的(de)防(fáng)腐(fǔ)涂(tu)料(liào)，都(dōu)是(shì)典(diǎn)型(xíng)实(shí)例(lì)。

自(zì)意(yì)大(dà)利(lì)物(wù)理(lǐ)学(xué)家(jiā)伏(fú)打(dǎ)发(fā)现(xiàn)原(yuán)电(diàn)池(chí)原(yuán)理(lǐ)和(hé)法(fǎ)拉(lā)第在19世纪提出电化学理论以来，腐蚀科学的理论基础和学科形成得以确立。在腐蚀科学的发展中，吸收了各学科的进步成果和工程技术的创新，并及时应用于实践。近年来，腐蚀学科取得了显著进展，腐蚀控制工程技术得到了巨大提升，为我国国防事业、航空航天工业、海洋工程、新能源开发和环境保护等领域提供了重要保障。

当前，我国科学技术发展向深空(kōng)、深(shēn)海(hǎi)和(hé)极(jí)地(de)进(jìn)军(jūn)，新(xīn)能(néng)源(yuán)产(chǎn)业(yè)兴(xìng)起(qǐ)和(hé)减(jiǎn)碳(tàn)战(zhàn)略(è)实(shí)施(shī)，尤(yóu)其是人工智能技术的应用，为我国腐蚀科学发展提供了良机，同时也带来了挑战。

作为一个热力学概念，腐蚀预示着某种过程发生的趋势。然而，腐蚀的动力学过程具有概率属性，例如钝化金属表面点蚀的发生。正因如此，人工智能技术在腐蚀科学领域将发挥重要作用。这一点，主要体现在极端环境中的材料腐蚀机制及其环境适应性的研究上。这里的极端环境可分为宏观和微观两方面，前者包括深空、深海、极地等环境中材料的环境适应性及腐蚀机制研究；后者则涉及基于材料基因工程的新材料研发，以及揭示微纳尺度层面的材料腐蚀机制等。可以预见(jiàn)，若(ruò)将(jiāng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)与(yǔ)极(jí)端(duān)条(tiáo)件(jiàn)下(xià)的(de)研(yán)究(jiū)成(chéng)果(guǒ)与(yǔ)我(wǒ)国(guó)大(dà)型(xíng)试(shì)验(yàn)装(zhuāng)置(zhì)的(de)建(jiàn)设(shè)有(yǒu)机(jī)结(jié)合(hé)，将(jiāng)发(fā)挥(huī)更(gèng)大(dà)的(de)效(xiào)能(néng)。

此(cǐ)外(wài)，因(yīn)为(wèi)腐(fǔ)蚀(shí)过(guò)程(chéng)具(jù)有(yǒu)多(duō)尺度特性，需在不同长度和时间尺度间建立联系，以深化对腐蚀因素的理解，这也是一项艰巨任务。但随着人工智能的发展，在腐蚀科学领域，研究技术已从单纯实验转向实验与数值计算模拟结合，人工智能与数据融合有效推进了科研范式变革，通过多元腐蚀数据构(gòu)建(jiàn)精(jīng)确(què)模(mó)型(xíng)，识(shi)别(bié)和(hé)评(píng)估(gū)腐(fǔ)蚀(shí)影(yǐng)响(xiǎng)因(yīn)素(sù)，为(wèi)科(kē)学(xué)研(yán)究(jiū)指(zhǐ)引(yǐn)方(fāng)向(xiàng)，有(yǒu)力(lì)促(cù)进(jìn)了(le)腐(fǔ)蚀(shí)控(kòng)制(zhì)理(lǐ)论(lùn)和(hé)技(jì)术(shù)成(chéng)果(guǒ)的(de)工(gōng)程(chéng)化(huà)应(yīng)用(yòng)，显(xiǎn)著(zhe)提(tí)升(shēng)了(le)我(wǒ)国(guó)腐(fǔ)蚀(shí)科(kē)学的研究水平。

目前，人工智能技术在全球蓬勃发展，全国高等院校非常重视人工智能学科建设、教材(cái)编(biān)写(xiě)和(hé)人(rén)才(cái)培(péi)养(yǎng)。与(yǔ)数(shù)值(zhí)计(jì)算(suàn)模(mó)拟(nǐ)相(xiāng)比(bǐ)，机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)、深(shēn)度(dù)学(xué)习(xí)等(děng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)基(jī)于(yú)数(shù)据(jù)的(de)概(gài)率(lǜ)统(tǒng)计基础，对未来态势进行数值预测，结果具有概率属性。因此，确保用于人工智能技术数据的可信性和可靠性至关重要，同时需要可信数据验证人工智能结果。

然而，数值计算模拟基于理论模型计算，结果准确性取决于模型建立与边界条件设置，虽然需要实验数据验证模型正确性并修正，但本质上两者存在差异。遗憾的是，材料腐蚀与电化学保护领域的数值计算模拟软件均来自国外，如Comsol Multiphysics、Beasy等。在全球人工智能技术竞赛中，中国学者能否创新研制完全自主可控的人工智能软件和算法，面临挑战。

为此，我认为，我国腐蚀领域的科研人员一方面不能放弃必要的腐蚀实验，重视腐蚀数据收集和整理，建立可信数据源；另一方面，在现有腐蚀过程模拟研究中，要注重模型实验验证，整理正确模型的模拟数据，作为人工智能技术中深度学习(xí)和(hé)机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)的(de)补(bǔ)充(chōng)数(shù)据(jù)源(yuán)。在(zài)此(cǐ)基(jī)础(chǔ)上(shàng)，开(kāi)发(fā)或(huò)筛(shāi)选(xuǎn)适(shì)合(hé)研(yán)究(jiū)目(mù)标(biāo)和(hé)对(duì)象(xiàng)的(de)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术，结合建立的腐蚀数据源，验证人工智能研究结果，获得可(kě)信(xìn)、有(yǒu)价(jià)值(zhí)的(de)成(chéng)果(guǒ)。

此(cǐ)外(wài)，在(zài)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)的(de)应(yīng)用(yòng)过(guò)程(chéng)中，仍需注意以下问题：首先，应破除对AI技术的过度迷信与崇拜，明确人工智能无法完全替代人类的深度思考与智慧，并非万能。其次，正确认识人工智能技术的作用，即AI是一种强大的工具，旨在提高工作效率，仅能代替人类处理繁琐、重复和枯燥的任务，辅助人类思考，而非完全依赖。第三，重视高校工科高等概率论和工程数学的教学，因为人工智能技术的应用本质上是利用现代计算机的强大计算能力，对数据源进行概率和矩阵的反复计算，而建立各种算法的关键在于数学知识的应用。第四，避免对人工智能技术的过度依赖，以免抑制人的原始创造力和独立思考能力。第五，应尽早制定规章制度，甚至构建法律体系，规范人工智能技术的开发和应用行为。最后，为确保人工智能技术的应用质量和效率，必须规范数据源的来源与构建，确保其高质量和准确性。

（作者：雍兴跃，北京化工大学化学工程学院教授、博士生导师）