AI4Materials：材料研发从经验驱动转向智能驱动 | Review of Materials Research

本文探讨了人工智能（AI）在材料科学与工程中的应用，即AI4Materials，如何通过机器学习、深度学习和数据驱动模型革新传统材料研发方法。文章指出，传统试错法和计算模拟效率低下，而AI技术能够整合高通量计算、自动化实验和多尺度建模，显著缩短材料研发周期并降低成本。研究背景强调了材料科学在新能源、纳米技术和生物医学等领域的需求，而研究目的则是系统探讨AI如何优化材料发现、性能预测和工艺优化。文章结论认为，AI4Materials通过数据-模型-实验闭环，推动了材料研发从经验驱动向智能驱动的转变，并呼吁建立开放协作平台以应对当前挑战，如数据标准化和小样本学习效率。