人工智能在先进材料研发中的应用

董樊丽 1,2，肖志鹏 1,2，李艳辉 2（1.上海交通大学材料科学与工程学院； 2.上海交通大学内蒙古研究院）

摘要:综述了人工智能（artificial intelligence，AI）在材料成分与结构设计、性能预测、合成优化及工业实践中推动材料研发从经验试错向智能设计范式转型的前沿进展。通过融合数据驱动方法、物理嵌入建模与自主实验系统，AI 实现了跨尺度性能高精度预测、极端性能材料的逆向设计、合成工艺智能优化及缺陷无损检测等，显著缩短了研发周期并突破了传统试错研发周期长、实验成本高且难以系统逼近材料性能极限等瓶颈。归纳了AI 在稳定晶体高效筛选、辐射制冷材料定向开发等典型案例中的利用晶体图神经网络高效筛选大量稳定化合物，以及通过深度生成模型实现性能创纪录的辐射制冷材料逆向设计等突破，阐述了少样本学习、迁移学习及物理机理融合等技术对数据稀缺和多尺度建模等挑战的应对方案。未来，AI 将推进材料研发向数据驱动、自主决策和智能迭代的高阶范式加速跃迁。

关键词:人工智能；材料设计；性能预测；数据驱动；技术融合