【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提出了迫切需求，传统研究范式面临瓶颈。研究目的是追踪人工智能从经典机器学习到大模型的技术演进脉络，并分析其在电池与电催化材料等核心方向的应用场景与价值。结论指出，AI技术正推动能源材料研究范式从“实验/理论驱动”向“数据/智能驱动”转变，经典机器学习、图神经网络、Transformer及生成式模型等在不同阶段发挥了关键作用；未来需开发更通用的AI工具包，并深化与大语言模型的融合，以实现全流程智能化研发，加速高性能材料的创新，支撑可再生能源转型。