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西工大李金山教授团队连发4篇《Acta Materialia 》！AI for Materials

材料科学与工程 2025-10-13 12:03

文章摘要

背景：机器学习等人工智能方法在材料科学中广泛应用于材料构效关系挖掘和性能优化设计，但现有模型预测能力不足，难以指导多性能协同优化。研究目的：针对材料表示与量化、微观组织演化预测、多模态数据融合及领域知识嵌入等关键问题，开发新型机器学习框架，建立高可靠性构效关系模型并指导材料设计。结论：通过变分自编码器实现微观组织强化机制解耦，时空卷积网络提升组织演化预测精度，Transformer模型从文献蒸馏知识实现自动合金设计，机器学习与朗道理论融合实现多性能协同优化，四项成果均发表于《Acta Materialia》，推动了AI驱动材料设计的发展。

西工大李金山教授团队连发4篇《Acta Materialia 》！AI for Materials

查看文献： Generalizable descriptors for automatic titanium alloys design by learning from texts via large language model
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