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AI颠覆材料化学汇总2024年最值得关注的科研成果
2025-03-10 22:33:36
告别传统的「凭经验+反复试错」模式，在智能驱动的材料研发中，AI 在科学仿真、模型预测、高通量实验、自动化表征等方面提供重要手段，可有效降低新材料研发成本，提高研发效率。
回望即将谢幕的 2024 年，材料化学领域在 AI 的加持下捷报频传，也涌现出越来越多的高价值研究成果。作为最早一批关注 AI for Science 的社区，HyperAI超神经通过解读前沿论文、不定期组织线上/线下学术分享等多元方式，致力于推动 AI for Science 的普适化。
在这辞旧迎新的节点，我们为大家精选并分类汇总了 2023-2024 年期间解读的前沿论文，本期文章聚焦 AI 在材料化学领域的研究，点击下方论文题目或中文解读，即可跳转论文解读页面，希望对您有所帮助。
中文解读：突破1200°C高温性能极限！北京科技大学用机器学习合成24种耐火高熵合金，室温延展性极佳
研究内容：北京科技大学团队整合机器学习、遗传搜索、聚类分析和实验反馈的多目标优化框架，寻找具备最佳高温强度和室温延展性的耐火高熵合金。
中文解读：几乎覆盖元素周期表！Meta 发布开源 OMat24 数据集，含 1.1 亿 DFT 计算结果
研究内容：Meta 发布开源数据集 OMat24 以及预训练模型 EquiformerV2，OMat24 数据集包含超过 1.1 亿以结构和成分多样性为重点的 DFT 计算结果。
中文解读：基于944种材料数据，日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型，成功识别数百种太阳能电池和量子候选材料
研究内容：日本东北大学和 MIT 研究人员推出了一种基于图神经网络的 GNNOpt 模型，成功识别出 246 种超过 32% 太阳能转换效率的材料，以及 296 种具有高量子权重的量子材料。
中文解读：锂电池寿命预测精度提升 20%！上海交大团队发布半监督学习方法 PBCT，提取无标签数据中的隐藏信息
研究内容：上海交通大学团队用半监督学习技术预测电池寿命，预测精度提升 20%。
研究内容：上海人工智能实验室发布了化学大语言模型 ChemLLM，该模型可通过对话交互执行化学学科的各种任务，在核心任务上的性能与 GPT-4 相当，研究人员将结构化化学知识融入对话系统，为开发各科学领域的 LLM 树立了新标准。
中文解读：加速催化剂设计，上海交大贺玉莲课题组基于 AutoML 进行知识自动提取
研究内容：上海交通大学密西根学院团队基于自动机器学习 (AutoML)，探索了哪个因素主导催化剂表面反应物的化学吸附能，对催化剂设计优化具有重要意义。
中文解读：微电子加速迈向后摩尔时代！复旦大学梅永丰课题组集成 DNN 与纳米薄膜技术，精准分析入射光角度
研究内容：复旦大学团队结合深度神经网络及纳米薄膜组装，开发了系列三维结构光电探测器，可以实现对入射光角度的高精度预测，在可穿戴设备、智能家具和智能驾驶系统等领域极具潜力。
中文解读：材料探索新纪元！清华大学徐勇、段文晖团队发布神经网络密度泛函框架，打开物质电子结构预测的黑箱！
研究内容：清华大学团队提出神经网络密度泛函理论框架，克服传统 DFT 计算材料结构耗时且复杂的缺点。
中文解读：山东大学开发可解释深度学习算法 RetroExplainer，4 步识别有机物的逆合成路线
研究内容：山东大学联合电子科技大学团队共同开发了可解释的深度学习算法 RetroExplainer，可以 4 步识别有机物的逆合成路线，给出易得的反应物，为有机化学逆合成研究提供强力工具。
中文解读：柔性复合材料新突破！河北大学研究团队利用创新 X 射线 种新材料
研究内容：河北大学联合根特大学团队，开发了具有良好水分散性、对 X 射线高度敏感的闪烁体，并利用水分散性闪烁体开发了 3 种材料。
中文解读：有效识别 63 万个三维空间构型，清华大学牵头发布 Uni-MOF 模型，预测 MOF 吸附能力
研究内容：清华大学、美国加州大学河滨分校、北京科学智能研究院等团队，提出了一种三维金属有机框架材料吸附行为预测的机器学习模型 Uni-MOF，用于预测各类工况下纳米多孔材料对各类气体的吸附性能。
中文解读：神经网络替代密度泛函理论！清华研究组发布通用材料模型 DeepH，实现超精准预测
研究内容：清华大学团队提出 DeepH 通用材料模型，可用于预测材料结构和性质，展示了构建「材料大模型」的可行性。
中文解读：33 分钟生成 12 万种碳捕捉候选材料，美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架，加速 MOFs 创新
研究内容：美国阿贡国家实验室发布生成式 AI 框架 GHP-MOFsassemble，能够随机生成并组装新的 MOFs 结构，筛选出高稳定性的 MOFs 结构，并测试其对二氧化碳的吸附能力。
中文解读：AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型
研究内容：广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强算法的机器学习模型，可用于 P-SOC 空气电极的筛选。
中文解读：中山大学李华山、王彪课题组开发 SEN 机器学习模型，高精度预测材料性能
研究内容：中山大学团队开发了一款名为 SEN 的机器学习模型，可准确感知固有晶体对称性和材料结构团簇之间的相互作用。
研究内容：华中科技大学团队建立了一个两步机器学习模型，训练 AI 通过材料的结构参数预测水吸附等温线参数和后续应用性能。
中文解读：稳定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR发布材料生成模型FlowLLM，数据集覆盖超4.5w种材料
研究内容：Meta FAIR 实验室联合阿姆斯特丹大学发布材料生成模型 FlowLLM，该模型生成稳定材料的效率提升 300% 以上，生成 S.U.N. 材料的效率提高约 50%。
中文解读：领先人类 800 年？DeepMind 发布 GNoME，利用深度学习预测 220 万种新晶体
研究内容：Google DeepMind 发布深度学习工具 GNoME，短时间内就发现了 220 万种新晶体，其中 38 万种新晶体具备稳定的结构，可以成为研发的潜在材料。
中文解读：美国科学院院刊封面文章！中国团队发布可晶圆级生产的人工智能自适应微型光谱仪
研究内容：复旦大学团队提出了一种新的微型化重构光谱仪设计，该光谱仪可以通过成熟的集成电路工艺进行晶圆级制造，并具有毫米级尺寸，足以胜任大部分微型化光谱测试需求。
中文解读：国产光芯片重大突破！清华团队利用神经网络，首创全前向智能光计算训练架构
研究内容：清华大学团队开发了一种全前向模式 FFM 学习方法，有望推动深度学习神经网络、超灵敏感知和拓扑光子学等领域的发展。
中文解读：最强铁基超导磁体诞生！科学家基于机器学习设计新研究体系，磁场强度超过先前记录2.7倍
研究内容：英国和日本科学家利用 AI 技术，成功制造出世界上已知最强的铁基超导磁体。
中文解读：重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型
研究内容：武汉理工大学团队提出了一种简化电化学模型，可以对电极颗粒表面锂离子浓度变化进行精确预测，进而预测电池电压。
研究内容：MIT 科学家用深度学习开发了一种技术，能够通过有限的信息恢复材料中的缺失部分，并进一步观察表面确定材料的内部结构。
中文解读：AI「反腐」，德国马普所结合 NLP 和 DNN 开发抗蚀合金
研究内容：德国马克思普朗克铁研究所将深度神经网络 (DNN) 和自然语言处理 (NLP) 结合开发了进程感知 DNN，用于探索不同元素对合金抗蚀性能的影响。
研究内容：清华大学团队用机器学习优化了 BiVO(4) 光阳极的助催化剂。
研究内容：化学系统与外场的相互作用至关重要，中国科学技术大学团队开发了场诱导递归嵌入原子神经网络 (FIREANN)，可以准确描述外场强度和方向的变化时、系统能量的变化趋势，还能预测任意阶数的系统响应。
以上就是本期汇总的 AI+材料化学前沿论文，更多 AI+生物医药、医疗健康、气象海洋等论文汇总，我们下期再见。
孩子内急，家长借面馆卫生间一用，临走主动扫码5元，律师：面馆没有义务一定要借厕所给非顾客
3月2日，黑龙江。一名男子带着孩子到餐馆借用厕所，出来后拿出手机扫了店主的收款码，老板连连摆手说不用，但男子还是给店家转了5元，“不行不行，这不好意思，钱要给的！”老板的儿子随后拿了一瓶饮料，想要送给他们，但男子拒绝了。
十四届全国人大三次会议9日下午举行民生主题记者会。住房和城乡建设部部长倪虹在回答为人民群众建设“好房子”有关问题时表示，推动建设安全、舒适、绿色、智慧的“好房子”。住宅层高标准将调整为不低于3米。倪虹介绍，好房子离不开新科技，好房子和新科技可以相互成就。
突然，俄军宣布：转入全线大规模进攻！马斯克：若关闭“星链”，乌克兰整个前线将崩溃！泽连斯基盼与美举行会谈
据参考消息援引塔斯社3月8日报道，俄罗斯武装力量军事政治总局副局长、“阿赫马特”特种部队指挥官阿普季·阿劳季诺夫少将8日在“电报”平台上宣布，俄军已在库尔斯克州转入全线大规模进攻。
大皖新闻讯3月9日，电影《哪吒之魔童闹海》已经上映40天，综合票房超过145亿元，距离全球票房排名第六的《复仇者联盟3：无限战争》差距不到3亿元。
全球第六！《哪吒2》超越《复联3》！《功夫熊猫4》导演：没英文配音不影响观感，更喜欢普通话配音
据网络平台数据，今天《哪吒之魔童闹海》（以下称《哪吒2》）全球电影票房（含预售及海外）超越《复仇者联盟3：无限战争》，进入全球票房榜前6名。《哪吒2》自2月22日在香港上映以来，频频打破票房纪录。截至3月8日，该片在港澳地区的票房已冲破4000万港元。
浙江三名男子20分钟盗取200张刮刮乐，企图“一夜暴富”，警方：被抓时还没刮完
“刮刮乐”是一种即开即得的彩票。近日，有几个男子就偷了一家彩票店，妄想通过一次性刮开所有的彩票“一夜暴富”。当然他们不仅没有暴富，还被警察叔叔抓了。事发当天早晨，浙江绍兴市越城区公安分局城南派出所接到报警称，辖区一家彩票店被盗。
当你晒跑步里程、秀举铁成果时，有没有想过，自己的运动方法都科学不?戳图了解让你的运动更有针对性，更适合自己!
郭美美，1991年出生于湖南省益阳市的一个复杂家庭。她的家庭背景充满了法律的阴影，对她的人生轨迹产生了深远的影响。郭美美的父亲因诈骗活动被判入狱，这一事件不仅给家庭带来了巨大的经济压力，也对郭美美的成长环境造成了严重的负面影响。
