摘要：

近些年，人工智能技術(shù)的發(fā)展如火如荼，從AlphaGo到AlphaFold，人工智能開始在科學(xué)研究中發(fā)揮著史無前例的作用，科學(xué)研究的范式也從“因果式”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式”進(jìn)行轉(zhuǎn)換。其中，作為人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中的關(guān)鍵一環(huán)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法不但可以實(shí)現(xiàn)科學(xué)研究體系的性質(zhì)預(yù)測(cè)、加快研發(fā)速度，同時(shí)隨著近期“AIGC（人工智能生成內(nèi)容）”的火熱推進(jìn)，各種“GAN生成式機(jī)器學(xué)習(xí)”模型也被應(yīng)用到科學(xué)研究中，通過生成具有目標(biāo)功能的新材料，使精確的“Inverse Design逆向設(shè)計(jì)”成為可能。通過本專題，讓我們來詳細(xì)梳理機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)研究中的最新研究成果以及把握未來研究的發(fā)展動(dòng)向。

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