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AI Theorist 揭示 α-RuCl₃ 激子结构
论文提出 AI Theorist，一套通过假设生成、第一性原理计算与证据驱动精炼来自主发现物理模型的 AI 智能体系统。该系统应用于 Kitaev 量子自旋液体候选材料 α-RuCl₃，首次展示 AI 自主构建物理解释未发表实验观测，为材料科学的自主理论发现开辟路径。
arXiv cs.LG28 天前
#材料科学
共 16 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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VerifiedLab 多智能体框架让 AI 科学家逐字段核验实验记录
论文提出 VerifiedLab，一个面向知识从人类记录转向机器记录的多智能体框架：首席研究员规划、图书管理员直接从记录计算证据、专家起草、门控与批评者按数据可靠性逐条核验声明后再决定是否发布。在钙钛矿太阳能电池实验中，该框架复现已知物理趋势并预测一年后报道的器件。
arXiv cs.AI3 天前
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CompMat-Bench：计算材料科学AI智能体基准
研究团队推出CompMat-Bench，包含94个源自近期计算材料学论文的任务，评估AI智能体完成科研步骤的能力。通过预先复现研究步骤，避免评估时重复昂贵模拟，并以固定规则而非LLM评判打分。三个LLM智能体在完整指导下单任务通过率为66.0%-90.4%，失败多归因于科学错误而非软件使用问题。
arXiv cs.AI31 天前
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CARAT：材料大模型是推理还是背诵
论文提出CARAT基准，在固定问题与标准答案的前提下用八种匹配视图检验材料LLM究竟是依据晶体结构推理还是照抄输入中已印出的答案。研究发现GraphSpace相对普通周期图的19.3分优势主要来自基线缺失字段，而非证据呈现方式。冻结模型在95.6%的配对案例中引用关系却未真正使用，经匹配监督后可提…
arXiv cs.AI32 天前
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双轻量模型协作智能体自主研究晶体材料
研究者提出一种由两个轻量级模型协同工作的智能体系统，用于自主开展晶体材料研究。该系统通过模型间的分工与协作完成材料设计、筛选与验证等任务，有望降低对大规模算力的依赖并提升科研自动化效率。
Nature Machine Intelligence53 天前
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AI与量子计算融合重塑化学发现
TPC26会议探讨了AI推理、自主实验、高性能计算和量子计算的融合如何加速材料科学发现。评论文章指出，这些技术同时成熟可能引发化学科学的变革性进展。
arXiv cs.AI54 天前
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nn-EQL 框架从高维材料数据学习可解释方程
研究者提出 nn-EQL，通过迭代训练、剪枝与重训练神经网络生成候选方程，并用最小描述长度评分在误差与稀疏性间平衡。该方法在 AI-Feynman 基准及多尺度高维材料数据（有限元模拟、高通量薄膜沉积）上验证，可诊断各项贡献与不确定性。
arXiv cs.LG3 天前
★ 2
研究提出通用电荷密度预测的等变高效框架
研究团队提出一种等变（equivariant）高效框架，用于通用电荷密度预测，可提升分子与材料体系电子结构建模的效率与精度。该工作属于 AI for Science 中机器学习势函数与量子化学计算的交叉方向。
Nature Machine Intelligence10 天前
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论文提出钙钛矿光伏机器学习评估溯源分组协议
论文指出钙钛矿太阳能电池机器学习模型常用随机划分评估，会因数据大量重复而系统性泄漏信息——近三分之二的器件与其他器件配方完全相同。作者基于钙钛矿数据库的机构溯源建立分组划分层级，基准测试 13 个模型后发现：树集成在随机划分上占优，但在真正未见机构与未来发现上排名崩塌，组合感知的神经网络架构表现更…
arXiv cs.LG21 天前
★ 2
ASPIRE：集合预测与物理精修发现鞍点
论文提出 ASPIRE 框架，从单个初始原子环境预测一组鞍点候选，并通过原始势函数上的 Dimer 搜索精修，其等变集合预测器 Ev-Quiformer 生成多个鞍点提案。在四空位 BCC 铁基准上参考事件覆盖率达 77.20%，优于 Dimer 基线的 75.73%，且 Dimer 力评估次数约…
arXiv cs.LG24 天前
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PXtal框架实现粉末X射线衍射与晶体结构对齐
研究提出 PXtal 框架，在信息不对称条件下学习对齐粉末 X 射线衍射（PXRD）与晶体结构表示。该方法使用非平衡最优传输（UOT）调整跨模态耦合，在六个测试集上优于基线，尤其在 PXRD 图案相似但晶体不同的情况下提升最大。
arXiv cs.LG24 天前
★ 2
PolyBench26：聚合物性质预测开放基准
论文发布 PolyBench26，一个覆盖八种物理性质、近 25 万条数据点的开放聚合物性质数据集，数据来自实验、密度泛函理论与分子动力学。基准支持均聚物与交替、无规、嵌段共聚物上的四类评测任务。对比发现图模型在预测误差、数据规模扩展与重复单元复杂度鲁棒性上均占优。
arXiv cs.LG39 天前
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数据驱动发现数字材料本构模型
提出数据驱动的多材料本构建模框架，扩展Bergström-Boyce模型，用NODE或神经网络学习平衡与非平衡分支，捕获成分相关的粘弹性行为，保持热力学一致性。
arXiv cs.AI56 天前
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STAR-XPC：Set Transformer 预测复合材料 X 射线透射率
研究用 Set Transformer 结合 ChemBERTa 分子嵌入，直接由组分与质量分数预测聚合物复合材料的 X 射线能量透射比，单次推理仅需 1-3 毫秒。模型在 4697 组蒙特卡洛模拟数据上 R² 达 0.9988，比参考模拟快数个数量级。
arXiv cs.LG11 天前
★ 1
316L 不锈钢氢脆检测的防泄漏机器学习
研究提出基于留一区域交叉验证的防泄漏协议，对 316L 不锈钢 SEM 显微图像进行氢脆分类。结果显示最简单的 LBP+SVM 纹理方法表现最佳，平衡准确率 0.79，优于所有深度学习与组合特征模型。组级置换检验 p=0.008，表明结果非偶然。
arXiv cs.LG38 天前
★ 1
从科学文献中挖掘：材料科学原子层沉积与刻蚀的流程模式
针对原子层沉积（ALD）与原子层刻蚀（ALE）文献报告方式异构、难以比较和机器复用的问题，研究提出四套经领域专家评审的JSON Schema，覆盖实验与仿真流程。Schema基于QUDT语义基础，结构化材料、工艺条件、配置与结果，并演示了模式引导的文献抽取与ORKG结构化记录发布。
arXiv cs.AI49 天前
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