AI+时代材料基因工程与智能科学的研究进展与挑战

武雅洁1,2，李佩璇1,2，卢佳琦1,2，刘硕1,2，樊晓倩1,2，王毅1,2，李金山1,2（1.西北工业大学中国-哈萨克斯坦材料基因工程与智能科学“一带一路”联合实验室；2.西北工业大学凝固技术全国重点实验室）

摘要：新材料作为战略性、基础性产业，是加快发展新质生产力、扎实推进高质量发展的重要产业方向。材料基因工程(materials genome engineering, MGE)深度融合了计算模拟、高通量实验与数据科学，显著提升了新材料的研发效率，其材料数据库与跨尺度模型正成为人工智能在材料设计、性能预测等环节深度应用构建的技术基座。随着人工智能技术的飞速发展，MGE 与智能科学的结合正迎来前所未有的机遇与挑战。本文综述了在AI+ 时代，材料人工智能的出现背景与历史，以及材料数据基础设施和所使用到的AI 技术，整理了机器学习和自然语言处理等技术在材料逆向设计与筛选、物性预测与表征分析和性能优化等方面的应用，介绍了自主实验室系统的范式创新。最后，展望并提出了AI 在材料科学领域面临的挑战，以及未来的完善方向和建议。

关键词：材料基因工程；人工智能；数字化贯通；智能科学