AI4Materials: Transforming the landscape of materials science and enigneering

AI4Materials: 改变材料科学与工程领域的格局

作者信息：

Xue Jiang ^a, Dezhen Xue ^b, Yang Bai ^a, William Yi Wang ^c, Jianjun Liu ^d, Mingli Yang ^e, 

Yanjing Su ^a f *

a Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering, Institute for Advanced 

Materials and Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China

b State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials, Xi'an Jiaotong University, Xi'an,

710049, China

c State Key Laboratory of Solidification Processing, Northwestern Polytechnical University, Xi'an,

710072, China

d State Key Laboratory of High Performance Ceramics and Superfine Microstructure, Shanghai 

Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, 200050, China

e Institute for Nanobiomedical Technology and Membrane Biology, Sichuan University, Chengdu, 

610041, China

f Chinese Materials Research Society, Beijing, 100083, China

https://doi.org/10.1016/j.revmat.2025.100010

文章介绍：
新材料的开发是技术创新和经济增长的基石，推动着各行业的变革性进展。全球政府和工业界正在投资结合大数据和人工智能（AI）加速材料创新的策略。这促成了“材料AI”（AI4Mater）的出现，这是一个快速发展的跨学科领域，结合了计算设计、数据科学和实验技术。通过AI整合设计、生产和应用，提升计算模拟和实验工作流，正在根本改变新材料的创造和使用方式。机器学习与材料计算的融合解决了跨尺度计算的挑战，而AI驱动的实验自动化提高了材料发现的效率。AI的突破和强大的数据基础设施将加速材料研发，改变行业实践，并克服领域内的低效问题。本文概述了AI4Mater的目标，回顾了材料数据基础设施、机器学习、智能计算、自动化实验和智能制造的最新进展，并提出了全球合作的路线图，包括制定统一的材料数据标准、集成和共享数据资源、开放访问材料科学中的AI模型和计算工具。

中文摘要：
新材料对经济和技术进步至关重要，全球范围内的战略致力于通过大数据和AI加速其发展。材料AI（AI4Mater）作为将AI集成到材料科学与工程中的总体框架，围绕三个主要元素：材料数据基础设施、AI4Mater技术和应用。本文回顾了材料数据基础设施、机器学习、自动化实验、智能计算和智能制造的最新创新，旨在促进AI资源的开放访问，推动材料科学的集体进步，加速新材料的突破与工程应用的可持续发展。