摘要：

近些年，人工智能技術(shù)的發(fā)展如火如荼，從AlphaGo到AlphaFold，人工智能開始在科學(xué)研究中發(fā)揮著史無前例的作用，科學(xué)研究的范式也從“因果式”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動式”進(jìn)行轉(zhuǎn)換。其中，作為人工智能技術(shù)實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵一環(huán)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法不但可以實現(xiàn)科學(xué)研究體系的性質(zhì)預(yù)測、加快研發(fā)速度，同時隨著近期“AIGC（人工智能生成內(nèi)容）”的火熱推進(jìn)，各種“GAN生成式機(jī)器學(xué)習(xí)”模型也被應(yīng)用到科學(xué)研究中，通過生成具有目標(biāo)功能的新材料，使精確的“Inverse Design逆向設(shè)計”成為可能。通過本專題，讓我們來詳細(xì)梳理機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)研究中的最新研究成果以及把握未來研究的發(fā)展動向。

1. Nature子刊：原子間勢的深度學(xué)習(xí)用于新材料開發(fā)

2. Communications Materials: 詳解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化學(xué)和材料科學(xué)中大展宏“圖”

3. Nature Energy：晶體圖注意力網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測穩(wěn)定材料

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測分子結(jié)構(gòu)，Nature Reviews Chemistry最新綜述！

5. PRB：超越密度泛函理論的機(jī)器學(xué)習(xí)力場

6. Nature子刊：機(jī)器學(xué)習(xí)助力化學(xué)家精準(zhǔn)預(yù)測有機(jī)反應(yīng)結(jié)果

7. Nature Materials：通過計算發(fā)現(xiàn)和理解材料

8. 未來自動化實驗室的構(gòu)建是什么樣的？請看這篇綜述

查看更多請點擊以下來源鏈接。

信息來源：

（以上信息來源或部分來源于以下文獻(xiàn)或網(wǎng)絡(luò)鏈接，若有侵權(quán)請及時告知以便刪除）

1.匯總：人工智能賦能材料科學(xué)研究