轰动学界的重磅成果，Nature/Science连夜抢发！材料研究迎来全新颠覆性技术!

本文介绍了机器学习与深度学习技术在材料科学领域的革命性应用。背景方面，传统的材料研发依赖试错法，效率低下且成本高昂。研究目的旨在通过数据驱动的方法，加速材料设计与性能优化。文章详细阐述了多种机器学习算法（如决策树、支持向量机）和深度学习模型（如卷积神经网络、图神经网络）在材料特性预测、逆向设计等方面的应用，并提供了多个实战案例。结论指出，这些技术不仅大幅提升了材料研发效率，还在催化材料、超材料设计等领域催生了突破性解决方案。