AI引領材料化學：2024年最具顛覆性的科研突破盤點

26 篇 AI+材料化學論文匯總

原標題：AI顛覆材料化學，匯總2024年最值得關注的科研成果
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：10553字

AI在材料化學領域的前沿研究綜述

在2023-2024年間，AI在材料化學領域的應用取得了顯著進展，推動了科學發現的新。HyperAI超神經為大家精選了多篇前沿論文，展示了AI如何在材料研發中提高效率、降低成本，改變傳統的研發模式。以下是一些關鍵研究成果的匯總。

1. 耐火高熵合金的機器學習設計

北京科技大學團隊開發了一種多目標優化框架，成功合成了24種耐火高熵合金，突破了1200°C的高溫性能極限，顯示出優良的室溫延展性。

2. OMat24開源數據集發布

Meta發布了覆蓋元素周期表的OMat24數據集，包含超過1.1億的DFT計算結果，為材料科學研究提供了豐富的數據支持。

3. GNNOpt模型的應用

日本東北大學與MIT聯合推出的GNNOpt模型，基于944種材料數據，成功識別出高效能太陽能電池和量子材料。

4. 半監督學習在電池壽命預測中的應用

上海交通大學的研究團隊利用PBCT方法，提升了鋰電池壽命預測的精度，效果顯著，提升了20%。

5. ChemLLM：化學大語言模型

上海人工智能實驗室發布了ChemLLM，覆蓋700萬問答數據，展現出與GPT-4相當的專業能力，推動了化學領域的對話系統發展。

6. AutoML加速催化劑設計

上海交通大學團隊探索了影響催化劑表面反應物化學吸附能的因素，為催化劑設計提供了重要的知識自動提取工具。

7. 三維光電探測器的開發

復旦大學團隊結合深度神經網絡和納米薄膜技術，開發了系列三維結構光電探測器，具備高精度的光角度預測能力。

8. 深度學習密度泛函理論框架

清華大學的研究團隊提出了一種新的神經網絡密度泛函理論框架，克服了傳統計算的復雜性，為材料電子結構預測開辟了新局面。

9. 反向合成路線識別算法

山東大學團隊開發的RetroExplainer算法，能夠高效識別有機物的逆合成路線，為有機化學研究提供了強力工具。

10. AI在電池材料篩選中的應用

廣州大學研究團隊基于極限梯度增強算法，開發了可用于P-SOC材料預測的機器學習模型，推動電池技術的進步。

以上是2023-2024年期間AI在材料化學領域的一系列前沿研究成果。這些研究不僅展示了AI技術在材料研發方面的巨大潛力，也為未來的科學探索打開了新的視野。更多相關研究將不斷涌現，敬請關注。

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