AI助力分子振动、声子及光谱学研究：综述

本文综述了人工智能（AI）在分子振动、声子及光谱学研究中的最新进展。背景介绍了分子和固体振动动力学的重要性以及传统计算和实验方法的局限性。研究目的是探讨AI在加速计算和快速预测晶格动力学、声子行为、分子动力学及振动光谱方面的潜力。文章详细阐述了AI驱动的原子振动研究基础，包括数据库准备、原子结构表示和光谱数据压缩等关键环节，并分析了机器学习在预测原子间势、模拟原子系统以及直接预测能量导数和振动光谱等方面的应用。结论指出，AI方法不仅提高了计算效率，还为材料科学的发展带来了新的机遇，未来需要进一步开发高效的结构表示方法和先进的神经网络架构。