基于机器学习的材料设计

本文介绍了基于机器学习的材料设计领域的最新研究进展。文章首先回顾了传统材料研发依赖试错法的局限性，随后介绍了计算材料学和人工智能的结合如何推动了材料设计的变革。研究目的在于探讨机器学习在材料性质预测、合成预测、知识发现和生成式逆向设计等四个方向的应用。结论部分指出，尽管机器学习在材料设计中取得了显著进展，但仍面临数据库质量、模型整合和生成模型潜力挖掘等挑战。未来，期待“材料大模型”与自动化实验室的结合，实现智能设计和高效合成新材料的目标。