在数字化转型的背景下，人工智能技术正在从根本上改变化学与材料科学的研究范式。2024年，这场技术革新在多个领域展现其变革力量。
在分子设计领域，基于图神经网络（GNN）和 Transformer 架构的深度学习模型，结合分子动力学模拟，实现了分子性质的精确预测与优化。这些方法将传统的实验导向研发模式转变为数据驱动的智能设计范式，显著提升了新药研发效率和新材料设计的成功率。
基于机器学习的自动实验平台集成了高通量合成设备、在线表征系统和智能决策算法，通过贝叶斯优化等方法自适应调整实验参数，实现了全流程自动化。这不仅提高了实验的可重复性，也降低了危险化学品操作的安全风险。
在新材料发现方面，机器学习算法结合材料基因组数据库和高通量计算，成功预测并合成出新型钙钛矿太阳能电池材料、高性能储能材料等。AI辅助催化剂设计优化了工业过程的能源效率，推动绿色化学发展。
在材料表征领域，深度学习算法在电子显微镜图像分析、X射线衍射谱图解析等方面取得突破，实现了纳米尺度材料结构的快速表征与精确分析。这些智能分析工具能从海量实验数据中挖掘材料结构与性能的关联。
这些进展正推动化学与材料科学向智能化、精确化方向发展。随着算法模型的优化和实验技术的自动化，人工智能将在解决能源、环境、医疗等全球性挑战中发挥更加关键的作用。
接下来，ScienceAI 将回顾 2024 年 AI 在材料、化学领域的一些重要研究进展。
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