◇ 北京 王珊珊 贺 新

人工智能与化学的融合体现在有机化学、催化化学等诸多方面.被誉为“化学AlphaGo”的先驱团队已经用人工智能开发出有机合成的机器人,合成路线设计的成功概率不输于有机合成专家.此外,人工智能还应用于推测新型药物分子,帮助研究人员设计更便宜、更高效的催化剂等.人工智能与化学科学研究的结合已经如火如荼地展开了,这是否会撬动中学化学教学的改进.如何将中学阶段的化学学习初步实现和人工智能的融合,本文通过以下课例,做了初步的探索和尝试.

1 教学内容分析

本节内容属于2004年人教版《必修1》第三章第3节“用途广泛的金属材料”.2017年课程标准对金属材料的要求如下：“结合实例认识材料组成、性能与应用的联系.”继本校“汽车中的化学”系列教学开展到第4阶段,再结合当时教学进度,笔者将本节课聚焦汽车骨架——汽车中金属材料应用较多的部位之一,寻找性能合适的金属材料.

人工智能助力汽车设计,近些年在汽车工业界已有了不同程度的应用.与材料选择相关的应用列举如下：1)从云端材料数据库中储存上千种材料,人工智能可以帮助设计师加快设计效率.2)人工智能可根据产品性能要求,如强度、质量、材料等,基于人工智能算法,同步生成多种可行的解决方案.此外,人工智能还能设计出新的部件,可将多个不同部件整合成一体化零件,实现减重同时又能增加强度.

学生可以基于用途……