11月6日消息，European Coatings报道，一项新发表的综述批判性审视了人工智能（AI）与机器学习（ML）如何加速可持续聚合物海洋防污涂料的开发，指出这条技术路线有望改变目前以试错为主的研发模式。
海洋生物污损会带来显著经济与环境后果：船体阻力增加、燃料消耗与排放上升、维护成本增加以及材料加速劣化。尽管可持续防污涂料不断进步，其开发仍在很大程度上依赖反复试错实验。作者认为，AI、ML与材料信息学的最新进展可以通过预测性能、识别结构-性能关系和减少实验工作量来加速此类涂层的发现与优化。
但综述同时指出，直接应用于海洋防污涂层设计的AI/ML研究仍然相对有限，现有证据多来自更宽泛的材料科学与涂料研究，向这一复杂应用领域迁移时需谨慎评估。核心挑战包括数据稀缺和缺乏标准化测试协议——不同课题组的数据难以互认，模型训练基础薄弱。
对涂料企业与配方工程师而言，该综述划清了"AI可直接借力"与"尚需自建数据资产"的边界：在配方优化与性能预测环节先行布局数据体系，是承接AI红利的前提。
（来源：European Coatings）