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杨孟昊研究员：人工智能赋能能源材料研究——从经典机器学习到大模型的技术演进与应用

研之成理 2026-03-16 08:00
文章摘要
本文是一篇综述文章，背景是全球能源转型背景下，高性能能源材料的研发需求迫切，传统研究范式面临挑战。研究目的是系统梳理人工智能技术，从经典机器学习到大模型，在能源材料研究中的发展脉络、应用场景与未来方向，重点关注电池和电催化材料。结论指出，AI技术正推动研究范式向数据/智能驱动转变，经典机器学习、图神经网络、Transformer、生成式模型和大语言模型等在不同层面赋能材料研发，未来需开发更通用的表征方法和多模态分析框架，构建覆盖全流程的通用AI工具包，以实现AI在能源材料领域的深度融合与产业化应用。
杨孟昊研究员：人工智能赋能能源材料研究——从经典机器学习到大模型的技术演进与应用
查看文献： Artificial intelligence for energy materials research: From classical machine learning to large models
查看期刊：Frontiers in Energy
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