加速新型二维材料智能筛选的深度学习辅助方法：关注数据收集和描述的新视角

本文综述了深度学习在加速新型二维材料智能筛选中的应用，重点关注数据收集和描述方法。二维材料因其独特的化学和物理性质在能源存储、环境污染治理、生物医学工程等领域具有广阔应用前景。传统实验方法面临时间长、成本高的挑战，而深度学习技术能够通过分析大量数据快速、准确地预测二维材料的结构和物理化学性质。文章详细讨论了数据收集、数据描述和深度学习模型选择等关键步骤，并介绍了多种深度学习模型在二维材料研究中的应用。尽管取得显著进展，该领域仍面临数据管理、模型解释性和实验验证等挑战，未来研究需进一步优化数据描述方法，结合理论计算和实验验证。