人工智能与大数据在材料科学中的融合:新范式与科学发现

材料科学作为一门关键学科,在推动社会进步和科技创新中发挥着不可替代的作用.随着人工智能(artificial intelligence,AI)和大数据技术的飞速发展,材料科学的研究范式正在经历一场深刻的变革,本综述探讨了AI与大数据结合,如何重塑材料科学的研究范式(AI formaterials science),加速计算材料学的发展,并推动实验过程的革新.首先,概述了大数据背景下材料数据库的基础设施建设.这些数据库作为科研工作的基石,为材料数据的存储、管理和分析提供了强大的支持.接着,讨论了AI技术在材料发现周期各阶段的应用,并介绍了AI与实验室自动化和机器人技术融合形成的自我驱动实验室(self-driving laboratories,SDLs)的兴起.SDLs实现了材料发现的完整闭环流程,推动了科学研究向自主科学发现模式的重要转变.此外,大型语言模型(largelanguagemodels,LLMs)的发展更是为自然语言理解带来了革命性变化,推动科学LLMs的兴起,拓宽了从文本理解到科学探索的能力.本文进一步综述了材料科学中大型语言模型的最新进展,强调了它们在加速材料发现过程中的关键作用.最后,探讨了AI在材料研究中的巨大潜力,并审视了构建材料研究智能生态系统所面临的挑战.通过对相关研究进展的梳理,本文旨在为科研人员提供信息参考,并揭示AI在材料研究中的重要性.