主要观点总结
该文章讨论了非晶材料计算设计的重要性及其面临的挑战。文章指出，随着材料科学的快速发展，非晶材料的研究逐渐受到关注，并在能源、电子、催化等领域具有巨大的应用潜力。然而，非晶材料的研究面临着多重挑战，如缺乏平移对称性、计算模拟和实验表征困难等。为了应对这些挑战，研究者开始借助人工智能（AI）和机器学习（ML）方法推动非晶材料的计算设计进程。牛津大学Lena Simine等人在“Nature Reviews Materials”期刊上发表的最新观点论文讨论了非晶材料的计算设计问题，并展示了如何通过AI和ML技术克服传统方法的局限性。文章内容涉及非晶材料的独特挑战、计算设计的重要性以及未来研究的前景和挑战等。
关键观点总结
关键观点1: 非晶材料成为材料研究热点
随着材料科学的快速发展，非晶材料在能源、电子、催化等领域的应用潜力巨大。
关键观点2: 非晶材料研究面临多重挑战
非晶材料缺乏平移对称性，计算模拟和实验表征困难，合成和制造难度高。
关键观点3: AI和ML技术在非晶材料计算设计中发挥作用
借助AI和ML技术，可以有效捕捉非晶材料的微观结构与宏观性能之间的关系，推动非晶功能材料的按设计合成。
关键观点4: 非晶材料计算设计面临数据稀缺等挑战
训练数据通常很稀缺，缺乏足够的数据和完善的数据库，使得针对非晶材料的原子级机器学习模型仍然局限于特定材料系统。
关键观点5: 结合理论和实验推进非晶材料设计
将非晶材料的理论和计算设计与实验合成和制造相结合，将是推动非晶材料真正发展的关键。
免责声明
免责声明：本文内容摘要由平台算法生成，仅为信息导航参考，不代表原文立场或观点。
原文内容版权归原作者所有，如您为原作者并希望删除该摘要或链接，请通过
【版权申诉通道】联系我们处理。
