突破第一性原理计算规模限制！首发Nature Materials！解密百年难题成功构建材料研发新范式！

本文介绍了第一性原理计算与深度学习技术的交叉融合在计算材料科学中的应用。背景方面，密度泛函理论（DFT）作为材料模拟的黄金标准，虽然能够精确解析材料的电子结构和物理化学性质，但面临计算成本高昂和泛函精度受限等挑战。研究目的是通过深度学习技术的引入，解决这些问题，开创"AI for Materials"的新范式。结论表明，深度学习技术的应用不仅大幅提升了材料研发效率，更为实现材料的精准设计和性能优化提供了革命性工具，有望在新能源材料、电子信息材料等战略领域带来重大突破。