【清华团队阐释回顾机器学习赋能化工材料研发十年进展】10月28日，清华大学化工系副教授王笑楠应邀发布综述文章，回顾了机器学习赋能材料研发领域的重要进展，并结合催化剂和聚合物研究，探讨人工智能如何推动化工材料研发从性质预测走向实验发现与可靠应用。文章梳理了过去十年的三个重要进展：共享数据与结构表征模型拓展了材料性质预测的能力，生成模型与主动学习推动研究从筛选候选材料走向主动引导探索和自主实验室将预测、合成与表征纳入迭代流程使实验反馈能够修正模型及研究假设。10月28日，该综述以“机器学习赋能材料开发的十年历程”为题，发表在《自然综述·材料》（Nature Reviews Materials）。论文链接：网页链接 （来源：化工系）科研速递 清华大学