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近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，其在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，特別是在材料的逆向設(shè)計中展現(xiàn)出巨大潛力。美國康奈爾大學(xué)（Cornell University）最近發(fā)表的綜述論文《AI-driven inverse design of materials》全面探討了AI在材料逆向設(shè)計中的最新進展，為我們揭示了這一領(lǐng)域的前沿動態(tài)和未來方向。

材料逆向設(shè)計是一個復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)的過程，它旨在通過優(yōu)化材料的結(jié)構(gòu)和成分來滿足特定的性能需求。傳統(tǒng)的材料研發(fā)往往依賴于大量的實驗試錯，不僅耗時耗力，而且效率較低。而AI技術(shù)的引入，為材料逆向設(shè)計提供了一種全新的解決方案。

論文指出，AI在材料科學(xué)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在四個方面：實驗驅(qū)動、理論驅(qū)動、計算驅(qū)動和AI驅(qū)動。其中，AI驅(qū)動的方法通過學(xué)習(xí)和分析大量材料數(shù)據(jù)，能夠建立材料性能與結(jié)構(gòu)之間的復(fù)雜映射關(guān)系，從而實現(xiàn)材料的高效設(shè)計和優(yōu)化。

在AI加速材料發(fā)現(xiàn)方面，論文詳細介紹了多種AI模型的應(yīng)用案例。例如，在超導(dǎo)材料領(lǐng)域，AI模型被用于預(yù)測材料的超導(dǎo)轉(zhuǎn)變溫度（T_c），并通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）等生成模型探索新的超導(dǎo)材料。在磁性材料、熱電材料、碳基納米材料、二維材料、光伏材料、催化材料以及高熵合金等領(lǐng)域，AI同樣展現(xiàn)出強大的預(yù)測和設(shè)計能力。

此外，論文還討論了AI技術(shù)在材料數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、材料性質(zhì)預(yù)測、材料結(jié)構(gòu)生成等方面的應(yīng)用。通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）等先進算法，AI模型能夠處理和分析復(fù)雜的材料數(shù)據(jù)，揭示材料性能的內(nèi)在規(guī)律，為新材料的設(shè)計和開發(fā)提供有力支持。

值得注意的是，論文還指出了當(dāng)前AI在材料逆向設(shè)計中面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。例如，如何提高AI模型的泛化能力、如何整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、如何實現(xiàn)AI與實驗的緊密結(jié)合等。同時，論文也強調(diào)了跨學(xué)科合作的重要性，認(rèn)為物理學(xué)家、材料科學(xué)家和AI專家的緊密合作將有助于推動材料逆向設(shè)計的進一步發(fā)展。

隨著AI技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，我們有理由相信，AI將在未來材料科學(xué)的發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2411.09429