超级计算机的确是已经研究成功，只不过还未对外公布。

苏定平这个想法只能说很大胆，但并不是没有可能。

在场的众人都被苏定平的这个想法给惊呆了。

“但这种时间尺度在纳秒级别的复杂体系，还有高温高速下的演化，计算量是不是有点……”

有人迟疑道。

但凡对相关流程稍微有点了解的人，都知道用人工智能来精确的控制制备的每一个过程，是多么天方夜谭的事情。

“我们并不需要人工智能精确的控制整个过程。”

苏定平的手指轻点桌面。

“我们只需要设计一整套制备流程，然后用人工智能来进行筛选……”

确切的来说，苏定平所提供的思路有点类似于用光刻机制造晶圆的过程。

整个过程并不是精密的制造过程，而是一个筛选的过程。

在制备过程当中，不合格的芯片会被筛选掉，合格的芯片会被当成高端产品来出售。

所以在这个制备的过程当中，他们所需要控制的只是最后的筛选过程，而非整个制备过程。

虽然这么做会导致成本依旧很高，但这也是一个不是解决办法的办法。

如果能够严格的控制整个工艺流程，成本虽然高了一点，但整体上来说应该还是可控的。

而那些副产物，也可以当成次一级的产品来处理。

这么算下来，扣掉副产品的利润，成本应该会被压到一个相对来说比较理想的程度。

“如果一切顺利，我们并不需要长时间的占用超级计算机。”

“我们需要的，只是利用计算机的算力，来计算出该在什么时候进行什么样的筛选操作。”

“等到制备的流程规范化之后，只需要在关键的节点进行对应的操作就可以了。”

“所有的问题都解决了，那我没有意见了。”

一位院士拍板说道。

“我支持！”

“我也支持！”

“同意，就按照这个办法来！”

命令下达，整个团队再次高速运转起来。

材料组的成员们开始疯狂整理和输入所有的实验数据、文献中的材料参数。

郭雪云则是带领计算团队，与超算中心进行协作，调整材料摹拟模块，构建并设计高效的反向设计和正向筛选算法。

这是第一次将人工智能和工艺制备结合在一起。

海量的计算在“超级计算机数以亿万计的核心上日夜不息地进行。

一周后，超算部门给出了第一轮筛选出的五个制备方案。

按照这些制备方案，所制备出来的材料各有各的特点，性能上宏观上来看是相似的，但微观的结构有很大的不同。

其中一个方案使用了仿生结构，模仿了北极熊毛发和蝴蝶翅膀的微纳结构。

涂层表层上被设计了一种由垂直排列的碳纳米管和特殊陶瓷构成的微观纳米结构。

这种结构被用于高效散射和吸收特定波段的光。

同时，这种结构还可以利用碳纳米管卓越的轴向热导率，将表面热量快速导向内层，而内层则则是由石墨烯片层水平堆

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