人工智能对新材料发现中关键过程的加速
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。发表于：。在材料科学的发展历程中，新材料的发现和设计一直是推动技术创新的核心动力。传统的材料研究方法虽然取得了显著成果，但往往耗时长、成本高，且在处理复杂系统时面临巨大挑战。随着人工智能（AI）技术的快速发展，特别是大模型的出现，为材料科学注入了新的活力。今天我们探讨一下AI如何加速新材料发现中的关键过程，特别聚焦于密度泛函理论（DFT）计算这一核心工具的优化与革新。材料科学家在研究过程中依赖多种先进工具，...
人工智能（AI）技术在材料科学中的应用加速了新材料发现的关键过程。AI可以预测稳定结构、优化交换关联泛函、加速计算、优化参数、预测物性、校正误差、模拟大规模系统、整合实验数据、自动化工作流程、解释和可视化结果，甚至反向设计材料结构。AI与密度泛函理论（DFT）的深度融合正在改变材料科学研究的范式，但仍需高质量数据、合适算法和深刻理解基本原理的支持。
