基于机器学习的材料设计

近年来，计算机算力的提升推动了科学计算和人工智能的融合，催生了数据驱动的科学研究范式。机器学习技术在材料设计领域展现出巨大潜力，主要应用于性质预测、合成预测、知识发现和生成式逆向设计。文章总结了机器学习在材料性质预测、合成预测和知识发现等方面的最新进展，并探讨了生成式模型在材料设计中的应用。尽管取得了显著进展，但机器学习在材料设计中仍面临数据库质量、模型泛化能力等挑战，未来发展需要构建全面的“材料大数据库”和适用于材料研究的“大模型”，以实现智能设计和高效合成新材料的目标。