【前沿速递】AI+材料科学综述:人工智能如何重塑材料科学的“发现—开发—优化”全流程

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作者：微信文章
一、引言：材料科学进入 AI 时代

材料科学的核心逻辑是 加工-结构-性能-应用 四要素之间的关联。然而，传统的材料发现往往依赖于经验和试错，从实验室到产业化需要 20 年左右的周期。
随着 材料基因组计划 (MGI) 的提出，集成计算-实验的加速路径大幅缩短了材料研发周期，如超高强度钢 Ferrium S53 和 M54 的快速商业化就是代表性案例。



图1：科学范式演化与机器学习在材料科学中的崛起]

图1 展示了科学范式从经验 → 理论 → 计算 → 数据驱动的转变。
机器学习在材料领域的论文数量和占比迅速上升，尤其是 2008 年后，MGI 的推动作用显著。

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二、人工智能在材料科学中的核心方法论

2.1 基础 AI/ML/DL 概念

AI 分类：描述型、预测型、处方型、生成型 (GenAI)，弱 AI vs 强 AI。机器学习 (ML)：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习 (RL)、进化算法。深度学习 (DL)：RNN（时序建模）、CNN（图像/谱分析）、GNN（晶体图/分子图）、生成模型（VAE、GAN、扩散模型）、Transformer（GPT/BERT/ViT）。

2.2 材料信息学



图2：材料信息学工作流与描述符示意

材料数据库：Materials Project、AFLOW、NOMAD、JARVIS、Citrine、NIMS、NIST/JARVIS 等。特征描述符：成分（元素分数、电负性）、结构（RDF、Coulomb matrix）、电子结构（能带、DOS、HOMO/LUMO）。QSPR：建立结构-性质数学关系模型。缺失数据处理：如 MatImpute 框架结合 KNN+Extra Trees 迭代填补，显著降低 RMSE。

图3：MatImpute 插补框架（KNN+ExtraTrees 迭代填补缺失值

小样本学习：迁移学习 (TL)、数据增强 (旋转应变张量)、集成学习 (分子描述符+GNN)，提升预测精度。

图4：小数据策略：迁移学习 (a)、数据增强 (b)、集成学习 (c)

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三、人工智能赋能的材料发现

3.1 结构生成与识别

生成模型应用：

Crystalyze（CNN+MLP 从 XRD 谱预测晶体结构）。MatterGen（扩散模型 + SE(3)-等变 GNN → 全新晶体结构生成）。GLIDER（VQ-VAE + CNN → 燃料电池电极纳米结构优化）。

微结构生成：扩散模型 (DDPM)、GAN、U-net 混合架构，支持 2D/3D 高保真微结构生成。

图5：基于生成模型的晶体结构预测



[图6：基于扩散模型的微结构生成
3.2 材料性质预测

GBFS 框架预测超导临界温度 Tc（R²=0.945）。GNN（ALIGNN/CGCNN）预测半导体缺陷形成能（RMSE ~0.15 eV）。PolyNC 框架（化学+自然语言 Transformer）显著提升聚合物 Tg/Eg 预测精度。ANN 预测 PANI/石墨烯复合材料导电性与气敏性能（R²>0.98）。

图7：性质预测典型案例
3.3 高通量筛选与计算设计

DFT → ML 替代 → 实验闭环。GNoME：主动学习 + GNN，发现 38 万个稳定晶体。CrabNet、M3GNet：快速预测形成能/弹性常数。自驱动实验室 (A-Lab)：ML 排序 → 实验 17 天合成 41 种新氧化物。

图8：高通量筛选漏斗模型



图9：新一代生成模型在材料筛选中的应用

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四、人工智能推动的材料开发

4.1 材料表征

显微/光谱数据分析：CNN/U-Net 自动分割 XRD/EBSD 图像。超分辨技术：SRResNet 提升 EBSD 分辨率。AFM 修正：DL 消除探针卷积效应。XAS/STEM-EDX：NMF + Pan-sharpening + 随机森林预测配位环境。

图10-11：AI 在显微/光谱分析中的应用
4.2 能源与电池材料

CNN：无损预测 Li 离子电池正极成分与循环状态。U-Net：分割多孔铜微结构并预测电导率。

图12：AI 在电池材料表征中的应用
4.3 自主实验

LLM（ChatMOF、ChatGPT for Chemistry）：解析合成参数，逆向设计 MOF。A-Lab：Transformer 推荐合成条件，成功率 >60%。贝叶斯优化 + RL：加速催化剂、相变材料探索。

图13：AI 驱动的催化剂开发

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五、人工智能助力的材料优化

5.1 材料设计优化

GAN + RL：生成高强度晶格结构。SPARROW：合成路径优化，降低实验开销。主动学习：减少实验量 >60%，仍保持 R²>0.92。

5.2 材料工艺优化

监督学习：预测无机材料合成条件（CVAE+SHAP 提升解释性）。强化学习 (AlphaFlow)：自动优化多步化学反应，效率提升 450%。贝叶斯优化 (BO)：在电池退化预测、光谱优化中表现优异。

图16：AI 优化工艺参数的典型流程



图17：BO 在电池与能源材料优化中的应用

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六、挑战与展望

6.1 主要挑战

数据质量与标准化不足黑箱模型的可解释性问题多模态、多任务预测尚在起步因果推理缺失计算成本与算力壁垒数据安全与伦理风险

6.2 未来趋势

因果推理与物理约束 AI：提升机制理解与预测可靠性。多模态/多输出生成模型：统一图谱、文本、光谱、结构等多源信息。原始数据直接学习：减少特征工程依赖。自主研究平台：LLM + 机器人 → 闭环实验。量子计算结合 AI：加速量子级模拟与预测。可解释 AI (XAI)：提升透明度与跨学科合作。人机协同与伦理：解决偏差、责任与可信性问题。

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七、结论

AI 已经深刻改变了材料科学研究范式：

发现阶段：加速结构预测、性质计算与筛选。开发阶段：提升表征效率，实现自主实验。优化阶段：快速探索设计与工艺空间。

未来，生成式 AI、量子计算、物理约束模型、因果推理 将进一步推动材料科学进入真正的 自主探索与智能设计时代。

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参考文献：Madika B, Saha A, Kang C, et al. Artificial Intelligence for Materials Discovery, Development, and Optimization[J]. ACS nano, 2025.
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