【新锐科学家专栏】杨孟昊研究员：人工智能赋能能源材料研究——从经典机器学习到大模型的技术演进与应用

本文是一篇综述文章，系统梳理了人工智能技术在能源材料研究领域的发展与应用。背景是全球能源转型对高性能储能与转化技术的迫切需求，传统研发范式面临瓶颈。研究目的是追踪从经典机器学习到大模型的技术演进，聚焦电池与电催化材料，分析AI如何赋能材料研发。结论指出，AI正推动研究范式向数据/智能驱动转变，经典机器学习、图神经网络、Transformer、生成式模型及大语言模型各阶段技术分别解决了小数据分析、精准预测、逆设计和跨模态融合等关键问题，但模型可解释性、新技术潜力挖掘等挑战依然存在。未来发展方向在于开发更通用的AI工具包，实现全流程智能化，加速材料创新以支撑可再生能源转型。