18、AI加速材料科学创新：技术应用与挑战

AI加速材料科学创新：技术应用与挑战

1. 引言

材料科学在电子、航空航天和医疗保健等众多行业中起着至关重要的作用，它推动了具有更优性能的新材料的发展。然而，传统的材料发现和开发方式耗时且成本高昂，需要大量的实验和测试。而人工智能（AI）与材料科学的融合，极大地加速了创新步伐，使研究人员能够以前所未有的效率分析大型数据集、预测材料特性并优化材料加工过程。

AI在材料科学中的应用十分广泛：
- 高通量筛选 ：能快速筛选大量材料数据库，加速新型材料的发现。例如，利用机器学习（ML）预测无机材料的特性，显著加快了发现进程。
- 精确特性预测 ：像深度学习等技术可用于准确预测材料特性。如通过深度学习预测材料的带隙，表现优于传统方法。
- 材料设计与优化 ：辅助设计和优化具有所需特性的材料。例如，结合遗传算法和神经网络设计热电材料，提升了性能。
- 合成过程优化 ：优化和控制材料合成过程，提高效率和质量。如利用ML优化钙钛矿纳米晶体的合成，增强了对尺寸和稳定性的控制。
- 自动化表征与分析 ：实现材料的自动表征和图像分析，便于从复杂数据集中提取有价值信息。例如，使用卷积神经网络在电子显微镜图像中自动识别晶体，准确率高。
- 原理理解 ：帮助理解材料特性的基本原理。如应用ML分析材料数据，揭示成分、结构和特性之间的新关系。

2011年材料基因组计划启动后，通用的数据管理和共享平台极大地加速了新材料的发现和设计