把实验与计算「缝」到一张「地图」上：AI让材料发现路线更直观、可解释

背景：材料科学研究中存在实验数据零散、模拟结果庞杂的数据孤岛问题，导致新材料发现效率低下。研究目的：日本东北大学研究团队通过人工智能构建融合实验与计算数据的材料图谱，旨在提升材料发现的直观性和可解释性。结论：基于图神经网络开发的材料图谱能有效可视化材料结构与热电性能关系，成功从1114个候选材料中筛选出高性能化合物，未来可扩展至磁性、化学性质等多维度材料探索。