基于机器学习的材料设计

摘要

材料创新一直是推动人类文明进步的重要引擎，随着现代科技对高性能材料日益增长的需求，材料科学的重要性也逐渐凸显.传统的“试错法”和第一性原理应用于复杂的材料设计还有较大的局限性.机器学习已发展成为材料科学研究的新范式，通过分析大量数据，可实现高通量筛选、性能预测、晶体结构预测和材料配方优化等方面的功能.机器学习结合第一性原理方法的材料设计，为材料研究带来了崭新的思路.回顾了机器学习在材料设计领域的应用，探讨了其加速材料创新、降低试错成本、定制化材料设计等方面的应用潜力，展望了其对材料科学领域带来的机遇和挑战.

关键词

机器学习 / 材料设计 / 配方优化