可解释机器学习应用：材料领域人工智能的光明前景

本文综述了可解释机器学习在材料科学中的最新进展，指出其通过将材料物理知识与数据驱动模型相结合，有助于揭示元素、结构与性能之间的本征关系，加速材料设计与优化。文章分析了可解释机器学习在机制挖掘、多尺度建模和新材料发现中的关键作用，并展望了未来在跨尺度建模、模型解释性评价体系和物理一致性融合等方面的发展方向。背景介绍指出，材料科学的发展面临复杂体系和多尺度关系的挑战，传统方法依赖经验指导和试错实验，效率低下。可解释机器学习通过揭示材料组成、结构、工艺与性能之间的内在规律，成为实现材料智能设计的重要路径。结论部分强调，将物理机制嵌入数据建模，构建“白盒”模型，是实现材料智能设计和本征关系挖掘的关键发展方向。