【限时免费】材料发现前沿: 机器学习与人工智能的创新与挑战

英国皇家化学会材料家族期刊发布了以“材料发现前沿——机器学习与人工智能的创新与挑战”为主题的专题合辑。该合辑聚焦于利用机器学习和人工智能技术加速材料发现与设计，涵盖了生物材料孔结构自动分析、无机晶体生成发现基准、二维超导体预测、介电材料按需设计、金属有机框架疏水性预测、非线性光学材料筛选等前沿研究。背景方面，传统材料发现方法效率低下，亟需智能化手段；研究目的是展示AI/ML在材料科学中的应用潜力，解决从设计到性能预测的挑战；结论表明机器学习能够显著加速材料研究进程，但仍需建立基准和解决数据可靠性问题。合辑中所有文章免费开放至2026年7月15日。