凝聚態物理和材料物理中的人工智慧：探索的新範式

AI前沿解密》AI首次發現新的物理定律（朱玉昌）

17:002025/08/11 

言論

 

朱玉昌

 凝聚態物理和材料物理中的人工智慧：探索的新範式

介紹
凝聚態物理和材料科學是現代科技的核心，推動半導體、超導體、電池和奈米材料的進步。這些領域面臨兩大核心挑戰：多體系統的複雜性，以及材料組成和結構的巨大可能性。

人工智慧 (AI)，尤其是機器學習 (ML)，已經成為應對這些挑戰的變革工具 - - 做出預測、指導實驗和揭示新的物理學。

1. 人工智慧為何對凝聚態和材料研究如此重要
挑戰：
預測材料特性需要解決量子多體問題，而對於大型系統而言，這通常是計算困難的。
可能的材料空間實際上是無限的：組合爆炸使得反覆試驗的設計效率低。
實驗表徵會產生難以分析的高維度、雜訊資料集。

AI 帶來什麼：
✅ 複雜、高維度資料中的模式辨識
✅ 計算量大的計算的快速近似
✅ 材料發現流程的最佳化

2. 人工智慧在凝聚態物理和材料物理學的應用
A. 性質預測
AI模型學習材料結構、成分與性質之間的關係（結構-性質關係）。範例包括：
預測電子能帶結構和態密度
估算熱、光學或機械特性
預測超導轉變溫度

案例研究：
機器學習模型透過學習已知數據並提出測試參數空間之外的有前景的化合物，預測了新的潛在高溫超導體。

B. 材料發現
人工智慧驅動的生成模型（例如變分自動編碼器、G Adversarial N）可以設計具有所需特性的假設材料。
逆向設計：指定目標性質並讓AI提出候選結構。
篩選資料庫（例如，材料項目、OQMD）比從頭計算快得多。

案例研究：
人工智慧提出了新的鈣鈦礦太陽能電池材料，其預測效率高於迄今為止實驗發現的效率。

C. 相圖映射
凝聚態物理學通常涉及豐富的相圖（例如超導相、磁相、拓樸相）。 AI 可以幫助：
從實驗或模擬資料中識別相邊界
當傳統序參數不明確時對相進行分類
發現強相關係統中的隱藏或出現階段

範例：
在蒙特卡羅資料上訓練的神經網路已經區分了自旋模型中的拓撲相和常規相，而傳統的對稱性破缺描述則失效了。

D.實驗數據分析
掃描穿隧顯微鏡 (STM)、X 射線衍射 (XRD) 和光譜等先進的表徵技術會產生大量資料流。 AI 可以透過以下方式提供協助：
影像去雜訊與重建
從光譜中提取關鍵特徵
自動解釋繞射圖案

範例：
卷積神經網路 (CNN) 已用於分析 STM 影像，偵測人眼看不見的晶格缺陷和局部順序。

3.人工智慧在該領域的優勢
✅ 避免強力計算，加速研究
✅ 引導實驗朝參數空間中最有希望的區域進行
✅ 能夠發現非直觀的材料行為
✅ 理解來自現代儀器的“大數據”

4. 挑戰與注意事項
⚠️ 可解釋性：黑盒模型的預測通常難以從物理上解釋。
⚠️ 資料稀缺性：許多材料系統缺乏足夠的高品質訓練資料。
⚠️ 可遷移性：針對某一材料類別訓練的模式可能無法很好地推廣到其他材料類別。

⚠️ 整合性：將人工智慧洞察與成熟的物理理論結合仍然是一項挑戰。

5. 未來方向
🔷 物理資訊 AI：將已知的對稱性和守恆定律納入 AI 模型，可提高準確性和可解釋性。
🔷 自主實驗室：完全由 AI 驅動的材料合成與表徵循環。
🔷跨學科方法：結合材料資料庫、人工智慧和量子運算來解決前所未有的規模的問題。
🔷可解釋的 AI：開發不僅可以預測而且可以提供對觀察到的現象背後機制的洞察的模型。

結論
人工智慧正在改變凝聚態物理和材料物理學，它能夠更快、更聰明、更有系統地探索物質。透過連結實驗數據、計算模型和理論，人工智慧不僅加速了科學發現，還開啟了新的概念視野 - - 例如發現奇異的量子相，或為尚不存在的技術設計材料。

然而，要充分發揮這一潛力，物理學家、材料科學家和人工智慧專家之間的合作至關重要 - - 確保人工智慧方法尊重底層物理學並以嚴謹的科學為基礎。