港中文，港科广，清华等机构发布最新综述：AI 时代材料生成技术全景解析

在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）与材料科学的深度融合正在掀起一场前所未有的创新浪潮。近期，香港中文大学、香港科技大学（广州）、清华大学、中国科学院自动化研究所和阿里达摩院等顶尖学术机构，共同发布了一篇具有重要意义的综述论文 ——《Materials Generation in the Era of Artificial Intelligence: A Comprehensive Survey》，为这一领域的研究提供了极为详尽且系统的梳理与总结。

材料是现代科技的基石，从能源系统到电子设备，从生物医学器械到可持续制造工艺，先进材料的发现与设计对解决全球性挑战至关重要。然而，传统材料发现过程耗时且成本高昂。AI 技术的兴起，尤其是机器学习的快速发展，为加速材料生成提供了全新机遇。

论文首先强调了材料结构表示再机器学习中的重要性。为了使 AI 模型能够理解和处理材料数据，研究人员提出了多种表示方法，包括几何图、文本序列、SLICES 字符串和衍射模式等。这些结构表示方式从不同角度捕捉材料的特性，为后续的生成模型提供了丰富的输入形式。

论文系统梳理了当前主流的 AI 驱动材料生成模型，将其分为四类：变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion）和自回归方法（Autoregressive）：

• 变分自编码器 ：通过学习数据的潜在分布，VAE 能够生成新的材料结构。其优势在于生成过程稳定，且能有效捕捉数据的主要特征。

• 生成对抗网络 ：利用生成器和判别器之间的对抗训练，GAN 能够生成高度逼真的材料数据。该方法在生成数据的多样性和质量方面表现出色。

• 扩散模型 ：通过逐步添加噪声并学习逆向去噪过程，扩散模型能够生成高质量的材料结构。其在处理复杂数据分布时具有独特优势。

• 自回归方法 ：基于序列生成的思路，自回归模型能够逐个生成材料的组成部分。

论文着重介绍了基于这四类主流生成模型的材料生成方法，并且介绍了混合模型（Hybird-based）和其他方法（Others）。为了使读者更好的了解材料生成领域的发展脉络，论文还对象征性模型的发表时间线进行了梳理。

论文收录了大量开源代码和数据库资源，为研究人员提供了宝贵的实践基础。为科研人员开展实验、验证模型提供了丰富的数据支持。相关资源可在https://github.com/ZhixunLEE/Awesome-AI-for-Materials-Generation中查阅。

论文提出了一套全面的量化评估体系，涵盖分布准则和能量准则。分布准则包括有效性、覆盖度和属性统计等方面，用于评估生成数据与真实数据的分布匹配程度。能量准则则关注材料结构的热力学稳定性和动力学稳定性，确保生成的材料在实际应用中具有可行性。

论文还深入探讨了当前领域面临的挑战，如掺杂和缺陷结构的表征、材料可合成性的评估、多模态数据的融合等。这些挑战为未来的研究指明了方向，鼓励科研人员探索创新解决方案。

在技术细节方面，论文进行了深入探讨。例如，在晶体对称性建模方面，提出利用空间群约束的生成框架，显著提升了生成结构的合理性。这篇综述论文为深入理解 AI 驱动的材料生成领域提供了宝贵的知识财富。希望这篇综述能够激发更多科研人员的创新思维，共同推动材料科学与人工智能的深度融合与发展。