铁电性能的宝藏相图：AI真能秒开？

背景：铁电材料的电学性能与晶体结构密切相关，传统构建组分-温度相图的方法耗时耗力且机器学习方法泛化能力不足。研究目的：开发能跨材料体系预测铁电材料相图的深度学习模型FerroAI。结论：通过文本挖掘构建高质量数据集，FerroAI预测准确率超80%，成功指导发现新型铁电材料，将传统需数月的研究缩短至20秒，展现了AI在材料设计中的强大潜力。