AI引领材料化学：2024年最具颠覆性的科研突破盘点

26 篇 AI+材料化学论文汇总

原标题：AI颠覆材料化学，汇总2024年最值得关注的科研成果
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：10553字

AI在材料化学领域的前沿研究综述

在2023-2024年间，AI在材料化学领域的应用取得了显著进展，推动了科学发现的新。HyperAI超神经为大家精选了多篇前沿论文，展示了AI如何在材料研发中提高效率、降低成本，改变传统的研发模式。以下是一些关键研究成果的汇总。

1. 耐火高熵合金的机器学习设计

北京科技大学团队开发了一种多目标优化框架，成功合成了24种耐火高熵合金，突破了1200°C的高温性能极限，显示出优良的室温延展性。

2. OMat24开源数据集发布

Meta发布了覆盖元素周期表的OMat24数据集，包含超过1.1亿的DFT计算结果，为材料科学研究提供了丰富的数据支持。

3. GNNOpt模型的应用

日本东北大学与MIT联合推出的GNNOpt模型，基于944种材料数据，成功识别出高效能太阳能电池和量子材料。

4. 半监督学习在电池寿命预测中的应用

上海交通大学的研究团队利用PBCT方法，提升了锂电池寿命预测的精度，效果显著，提升了20%。

5. ChemLLM：化学大语言模型

上海人工智能实验室发布了ChemLLM，覆盖700万问答数据，展现出与GPT-4相当的专业能力，推动了化学领域的对话系统发展。

6. AutoML加速催化剂设计

上海交通大学团队探索了影响催化剂表面反应物化学吸附能的因素，为催化剂设计提供了重要的知识自动提取工具。

7. 三维光电探测器的开发

复旦大学团队结合深度神经网络和纳米薄膜技术，开发了系列三维结构光电探测器，具备高精度的光角度预测能力。

8. 深度学习密度泛函理论框架

清华大学的研究团队提出了一种新的神经网络密度泛函理论框架，克服了传统计算的复杂性，为材料电子结构预测开辟了新局面。

9. 反向合成路线识别算法

山东大学团队开发的RetroExplainer算法，能够高效识别有机物的逆合成路线，为有机化学研究提供了强力工具。

10. AI在电池材料筛选中的应用

广州大学研究团队基于极限梯度增强算法，开发了可用于P-SOC材料预测的机器学习模型，推动电池技术的进步。

以上是2023-2024年期间AI在材料化学领域的一系列前沿研究成果。这些研究不仅展示了AI技术在材料研发方面的巨大潜力，也为未来的科学探索打开了新的视野。更多相关研究将不断涌现，敬请关注。

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