在高性能玻璃纤维成分设计领域，受玻璃纤维性能-加工性-成本的多目标需求限制，传统研发一款牌号的玻纤需要5-10年，许多高性能玻纤产品多年后依然处于小批量生产状态，如何低成本、高效率的设计出满足市场需求的玻纤产品是玻璃纤维行业关注的焦点。针对高性能玻璃纤维材料研制的共性基础问题，材料基因工程的思想和方法为这类技术难题提供了新的思路。

2022年，先进无机纤维与复合材料全国重点实验室南京基地承担中国建材集团高性能纤维及复合材料原创技术策源地项目的“基于材料基因技术的高性能玻璃纤维成分设计方法研究”研发任务，将材料基因工程的理念和方法应用于风电叶片用低密度、高模量玻璃纤维的研发。其核心技术包括玻璃分子模拟技术、基于机器学习的玻璃组分/性能预测技术，以及多参量多目标集成的玻璃组分设计技术。通过这些技术方法，可以快速优化玻璃纤维的配方，实现模量、密度、粘度等关键性能的计算预测，并降低玻璃纤维的研发周期和成本。

在本课题研究中，项目团队已构建玻璃纤维领域数据驱动研发能力，通过分子模拟、机器学习和试验相结合的方式，建立玻璃纤维成分、工艺与性能之间的高效计算方法。项目团队建立内部研发用玻璃纤维数据库，数据总量超过30万条，涵盖玻璃成分、工艺、性能等多维度信息。

团队突破多组元氧化物的高模量玻璃纤维成分设计技术，成功建立了纤维玻璃成分与模量、密度、粘度、液相线温度等关键性能及工艺参数的机器学习计算模型，实现模拟结果与实验测量误差小于5%，提升了配方设计精度。团队所建立的多目标优化方法，综合考量玻璃纤维的模量、密度、成型温度、拉丝窗口等性能指标以及原料成本，精准寻找最优组分，实现性能与工艺、成本的协同优化，为高性能、低成本玻璃纤维成分设计提供支撑。为进一步探索大语言模型在玻璃纤维领域的应用可行性，团队开发出玻璃纤维成分智能设计人机对话系统“小玻同学”，整合领域知识、文献、工艺等数据，大幅降低人工智能技术的使用门槛，助力高效开展配方设计。此外，项目累计申请专利、发表论文20余件。

玻璃纤维下游应用领域广泛，除应用于风电叶片以外，还可应用于汽车、建筑、电子电气等诸多领域。项目成果在大型结构件用高模量、低成本玻璃纤维领域具有推广应用前景，是材料基因技术与高性能玻璃纤维的研发设计相结合，是一种原创技术和前沿技术，具有重要的商业价值和深远的战略意义。