AI-driven inverse design of materials: Past, present and future

先进材料的发现是人类技术发展和进步的基石。材料的结构及其相应的性能本质上是晶格、电荷、自旋、对称性和拓扑等多重自由度之间复杂相互作用的结果。这给材料的逆向设计方法带来了重大挑战。长期以来，人类通过大量实验探索新材料，并提出了相应的理论体系来预测新材料的性质和结构。随着计算能力的提高，研究人员逐渐开发了各种电子结构计算方法，特别是基于密度泛函理论的方法以及高通量计算方法。近年来，计算机科学领域中人工智能技术的快速发展使得有效表征材料性质与结构之间的隐含关联成为可能，从而为功能材料的逆向设计开辟了一条高效的新途径。基于生成模型和判别模型的材料逆向设计取得了显著进展，引起了研究者的广泛关注。鉴于这一快速的技术进步，本文回顾了人工智能驱动的材料逆向设计的最新进展，介绍了背景、关键发现和主流技术发展路线。此外，我们还总结了未来方向上仍需解决的问题。本综述提供了人工智能驱动的材料逆向设计的最新概览，可以作为研究人员的有用资源。

论文试图解决材料科学中的逆向设计问题，即如何从所需的功能或性能出发，设计出具有特定性质的材料结构。这是一个长期存在的挑战性问题，但随着AI技术的发展，该领域正在取得显著进展。

论文的关键思路是利用生成模型和判别模型等先进的人工智能技术，实现材料结构与性能之间的高效映射。这种方法不仅能够加速新材料的设计过程，还能发现传统方法难以找到的新材料。相比现有研究，本文更注重AI技术在材料逆向设计中的应用，特别是在高通量计算和密度泛函理论的基础上，结合最新的机器学习算法。

论文详细介绍了AI驱动的材料逆向设计的最新进展，包括生成模型和判别模型的具体应用案例。此外，文章还讨论了实验设计和数据集的选择，强调了开放源代码的重要性，为未来的研究提供了宝贵的资源。值得注意的是，论文指出了目前存在的挑战，如数据不足、模型泛化能力等问题，并提出了可能的解决方案。

近年来，该领域内的其他相关研究包括：1) 'Deep Learning for Materials Science: Status, Challenges, and Perspectives'，探讨了深度学习在材料科学中的应用现状和未来方向；2) 'Machine Learning for Accelerated Materials Discovery'，介绍了机器学习在加速材料发现方面的最新成果；3) 'Generative Models for Accelerated Discovery of Functional Materials'，专注于生成模型在功能材料发现中的应用。