在科学研究领域，尤其是在化学和材料科学中，人工智能（AI）技术的应用正在迅速发展。随着AI技术的进步，我们已经能够使用它来进行复杂的计算任务，如分子模拟，这些模拟通常涉及到对分子的结构、电子态和相互作用进行精确的量化。然而，对于一个关键问题——是否可以依靠这些AI驱动的分子模拟来预测新材料性能——我们需要深入探讨。

首先，让我们回顾一下什么是智能化学会动态。在这个背景下，“智能化”指的是利用现代信息技术如数据分析、大数据、机器学习和人工智能等手段，使得实验室工作更加高效、自动化，并且能够处理更复杂的问题。此外，“会动态”则意味着这种“智慧”的应用不仅局限于静态结果，而是实时适应变化，促进整个研究流程向前推进。

现在，让我们回到我们的主题：AI驱动的分子模拟能否预测新材料性能？答案显然是肯定的，但这并不是简单的事实。为了理解这一点，我们需要从基本原理出发。

首先，我们要知道，任何新材料都是基于某种特定设计原则构建出来，它们可能包括但不限于增加强度、改善导电性或提高耐久性等特性。这就要求对这些属性有非常详细而精确的情报，以便在实际应用中做出最佳选择。而通过合成与实验测试往往耗时且成本较高，因此利用计算机模型来提前预测这些性能变得尤为重要。

第二个考虑因素是算法本身。如果想要通过AI系统准确地描述每一种可能性，就必须有一套足够强大的算法去处理各种不同的场景。这意味着，不仅要有足够多样化的人工训练数据，而且还需要不断更新算法以适应新的挑战，这正体现了“会动态”的精神所在。

第三点值得注意的是，即使最先进的人工智能系统也无法完全替代人类直觉与经验。在一些情况下，比如当出现突发事件或者不可预见的情况时，由人类专家介入仍然不可避免。因此，在将依赖AI模型决定是否采用某种新材料之前，还需由专业人士审查并提供反馈，以确保决策过程中的质量与安全性得到保障。

最后，我们不能忽视的一个事实是，即使目前存在许多成功案例，也远未达到完美境界。在某些情况下，由于理论上的局限性或缺乏必要信息，人们仍然不得不依赖传统方法。但这并不意味着即将放弃用人工智能辅助解决问题，因为科技总是在不断发展，每一次尝试都可能带来新的突破，从而逐渐缩小现有的差距。

综上所述，无论如何看待，都可以明显看出尽管当前尚未全面实现，但未来无疑充满了希望。随着相关科技继续进步，那些被认为是不切实际或者过度乐观的人工智能方案将越来越成为现实的一部分。而对于那些渴望让自己参与其中的人来说，无疑是一个令人振奋又充满挑战性的时代，同时也是一个极具创造力和创新精神爆发空间的大舞台。