最近，四川大学高分子学院刘晗团队取得了一项重大突破，他们研发了一款名为Lang2Sim的软件，可以通过自然语言描述来模拟材料特性，解决了将计算模拟用于材料预测应用的技术壁垒。这一创新不仅为材料科学领域带来了新的可能性，也为材料研发和生产提供了全新的工具和方法。
Lang2Sim软件被划分为三个主要模块：LM-Type（模拟类型）、LM-Sim（模拟性能）和LM-EXE（模拟参数）。LM-Type集成了多种模拟工具，从宏观到微观，从经验性到理论性。LM-Sim根据选取的模拟工具选择可模拟性能，而LM-EXE则引导使用者输入模拟所需参数，并输出最终结果。
这三个模块组成了一个完整的预测过程，通过集成更多模拟方法，预计生成结果数将会呈现指数级增长。此外，Lang2Sim还具有自我学习功能，可以记录模拟条件，快速进行二次模拟，加速计算过程，避免资源浪费。
未来，Lang2Sim软件的应用场景包括学术研究和生产应用。在学术研究中，可以预先对设想的材料进行模拟，提供指导意见；在生产应用中，可以预测材料在特定条件下的性能，为材料的实际应用提供依据。
四川大学团队表示，Lang2Sim可以看作材料科学领域的学术版ChatGPT，对使用者输入的信息有更明确的要求，提供更准确的结果。他们致力于构建基于人工智能的计算材料平台，实现对材料全过程模拟与反向设计，加速新材料的开发，并推动材料研发生产的智能化和自动化。
通过Lang2Sim软件的研发，四川大学团队希望推动材料设计实验室的虚拟化和智能化，加速材料研发周期，降低成本，促进相关理论方法学的发展。这一创新将为材料科学领域带来深远影响，推动整个科技领域的变革。