一種新的先進材料從發現到實現市場化，可能需要幾十年的時間。不過，人工智能（AI）的輔助大大加快了這一進程，尤其是在機器學習的幫助下，新材料的發現大大提速。去年11月，谷歌DeepMind團隊通過AI工具GNoME發現了220萬種新晶體，其中有38萬個穩定材料有希望被用於實驗合成，可用於製造從電池到超導體等各種產品。材料科學新創公司VSParticle的聯合創始人范弗格特表示：「我以為需要10年才能完成的事情，在18個月內就發生了」。
環保材料是材料科技的一大主要發展方向。美國馬里蘭大學Po-Yen Chen教授、胡良兵教授和李騰教授團隊3月在《Nature》雜誌上發表的研究成果表明，利用AI和機器學習能夠加速製備全天然的可生物降解塑料替代品，這些替代品具有可編程的光學、熱學和力學性能，能夠幫助解決塑料污染問題。
彭博社報道稱，歐盟和美國正計劃利用AI技術，尋找廣泛用於芯片生產的「永久化學品」（PFAS）的替代物質。PFAS常被使用於不黏鍋、食品包裝等，不僅會永久殘留在環境中，長期接觸還會危害人體健康。
（彭博社）
