第290章 全面开火马斯克（6 / 7）

发射特别顺利，几乎没有遇到什么波澜。”

pony感慨道：“是啊，从我的视角来看，感觉阿波罗科技的任务发射就特别轻松，几乎没有遇到什么波折。”

林燃解释道：“在数学家的眼中，世界是数学的，所以当一件事可以用数学解决，本质上它就没有什么难度。

去月球也好，再往外拓展也好，这些都是目的，我今天和你说的是手段，是我们要怎么做，怎么来实现这一目的。

手段的本质都是数学，其中导航也好、控制系统也好、通信也好，这些是软件。

这些过去我们一直在招人，但根本上我们还需要解决材料的问题。

材料是核心中的核心，我希望能够把它也纳入到数学的范畴中来解决。

为此，我们要研发一款人工智能材料预测的工业软件，大致效果就是输入元素的物理特性，能够推断出材料的特性以及材料的合成路线等等。

pony，你作为腾讯的前ceo，肯定很清楚游戏的物理引擎，我们可以通过物理引擎来在计算机上模拟现实元素的质感，不同元素之间甚至可以交互，可以形成新的效果。

包括风吹动裙子的质感，都可以直接由引擎给模拟出来。

同样的，用于材料特性的模拟，也是基于相似的理念。”

pony听完后问道：“我完全能理解，我有几点疑问，首先这个会不会太难了？”

材料是关键谁都知道，654smo型号的不锈钢能和镍基合金媲美，超级奥氏不锈钢一直到今天都被spacex广泛运营。

问题是怎么做。

“当然难，我们也许要坚持非常久才可能有成果。”

（scienceadvances2022年5月6日的一篇文章《材料特性的机器学习：可预测且可解释的多线性模型》，scienceadvances是science旗下的子刊，用于论证人工智能用于材料特性预测一直有人在做相关研究。）

林燃说到这里的时候，有些许恍惚，主要是因为他过去一直觉得自己博士阶段选修的graphai是大坑，结果现在自己又要一头栽进人工智能材料预测这个比graphai还更大的坑里去。

这对林燃本人来说也是一个前所未有的挑战。

航天有60年代一整个nasa作为自己的后盾，他们就是阿波罗科技的后备研发力量，还是有教授主导的超级加强版nasa。

材料人工智能，则需要完全依赖自己。

你想在1960搞这玩意，也