Nature/Science连夜抢发！不破不立！青年博后重磅学术成果诞生！打破传统教科书理念！

本文介绍了深度学习与第一性原理计算在材料科学中的交叉应用，以及其在拓扑优化、疲劳断裂分析、增材制造等领域的前沿进展。背景方面，传统密度泛函理论（DFT）计算成本高昂且精度受限，深度学习技术的引入为解决这些问题提供了创新方案。研究目的是通过深度学习优化材料设计、性能预测和结构优化，提升计算效率和准确性。结论表明，深度学习与第一性原理的融合在新能源材料、电子信息材料等领域具有广阔的应用前景，能够显著提升材料研发效率和性能优化。