AI+材料！康奈尔大学Nature大子刊：揭秘AI生成晶体材料的关键！

本文探讨了AI在晶体材料逆向设计中的应用，重点介绍了四种晶体表示方法：基于原子像素的表示方法、基于晶胞参数的表示方法、基于化学周期表的表示方法和基于文本的表示方法。文章还分析了三类生成模型架构：基于GAN的架构、基于扩散模型的架构和基于流模型的架构。尽管生成模型在晶体材料设计中展现出潜力，但仍面临晶体表示设计的不足、环境条件与缺陷建模的缺失以及生成模型的不确定性等挑战。文章提出了多模态融合表示、动态数据增强与多尺度建模以及概率化生成框架与闭环实验反馈等应对策略。最后，文章展望了生成模型在电池材料、催化剂和超导体等领域的应用潜力。