DOI: https://doi.org/10.1007/s11831-025-10486-3
تاريخ النشر: 2026-02-04
المؤلف: Kritesh Kumar Gupta وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعلم الآلة في علوم المواد
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات الكبيرة في علم المواد، مع التركيز بشكل خاص على البوليمرات، والسيراميك المتقدم، والمركبات القائمة على الليثيوم، ومواد البيروفكسايت. أدت هذه الابتكارات إلى تحقيق إنجازات في أنظمة توصيل الأدوية المستهدفة، وزرع العظام، والبطاريات عالية الأداء، والخلايا الشمسية. يبرز السياق التاريخي كيف دفعت احتياجات الجيش الابتكار في المواد، خاصة في المواد المركبة وعلم المعادن، مما يبرز الدوافع المتنوعة وراء تطوير المواد، بما في ذلك الصحة، والاستدامة، والأمن، والكفاءة. يتم التأكيد على السعي نحو الموصلات الفائقة في درجة حرارة الغرفة كمنطقة بحث حاسمة، مع آثار محتملة لتقليل خسائر الطاقة في الأنظمة الكهربائية وتقدم تقنيات الحوسبة الكمومية.
في الاستنتاجات، يستعرض المقال دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة في تصميم واكتشاف المواد، مقدماً مفهوم معلومات المواد. يصنف تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر ثلاث فئات من المواد: المواد ثنائية الأبعاد، والمواد المركبة، وسبائك الانتروبيا العالية. تتبع المراجعة تطور منهجيات الذكاء الاصطناعي، من التعلم تحت الإشراف وغير الخاضع للإشراف إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، وتناقش الاتجاهات الناشئة واتجاهات البحث المستقبلية. بشكل عام، يقدم المقال نظرة شاملة على خط أنابيب معلومات المواد، مبرزاً إمكانياته لتعزيز عمليات تصميم واكتشاف المواد.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الدور المحوري الذي تلعبه المواد الجديدة في تقدم الحضارة، حيث غالباً ما تُعرف العصور التاريخية بالمواد المستخدمة في التكنولوجيا، مثل عصور الحجر، والبرونز، والحديد، ومؤخراً، عصور السيليكون والبوليمر. يعد تصميم واكتشاف المواد المبتكرة أمراً ضرورياً لتعزيز الكفاءة التكنولوجية، والموثوقية، والاستدامة، خاصة في مواجهة التحديات المعقدة عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك التقدم في استقرار الكيوبت المتوافق حيوياً والعمليات الكمومية. تبرز الورقة التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) على اكتشاف المواد، متجهة بعيداً عن الطرق التقليدية القائمة على التجربة والخطأ إلى أطر حسابية أكثر كفاءة، كما يتضح من مبادرة جينوم المواد (MGI).
تهدف المراجعة إلى استكشاف أحدث ما توصلت إليه تقنيات تصميم المواد المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة في تطوير فئات المواد المختلفة. تناقش تطور معلومات المواد وتأثيرها الكبير على تصميم المواد، خاصة من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكلي. كما توضح الورقة الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي في تسريع تصميم المواد ثنائية الأبعاد، والمواد المركبة، وسبائك الانتروبيا العالية (HEA)، مقدمة رؤى حول تقاطع الذكاء الاصطناعي وعلم المواد. بالإضافة إلى ذلك، تضع الأساس لنقاش منهجي حول الموارد، والأدوات، والمنهجيات التي تسهل دمج الذكاء الاصطناعي في تصميم واكتشاف المواد.
الطرق
تستعرض هذه القسم المنهجيات المستخدمة في معلومات المواد، مع التركيز على دمج وتوحيد بيانات المواد المتنوعة. تبرز التحديات التي تطرحها المصادر المتنوعة للبيانات، بما في ذلك الأدبيات المنشورة وقواعد البيانات المختلفة، والتي تعقد تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الموحدة. تعتمد أطر الذكاء الاصطناعي الفعالة على مجموعات بيانات عالية الجودة ومتسقة، مما يتطلب استراتيجيات لكل من دمج البيانات ودمج مستوى التمثيل. على سبيل المثال، يساعد استخدام تمثيلات المواد والأنطولوجيا في إنشاء إطار عمل ذكاء اصطناعي عام قادر على التنبؤ بالخصائص عبر أنظمة المواد المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تناقش هذه القسم تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد، خاصة للمواد ثنائية الأبعاد (2D)، حيث تم استخدام أطر التعلم العميق للتنبؤ بالخصائص الإلكترونية بناءً على العيوب الهيكلية.
تتوسع النصوص في توضيح نهج “المواد حسب التصميم”، الذي يسرع اكتشاف المواد المحددة الوظائف من خلال الفحص الحسابي وطرق تعلم الآلة. يقلل هذا النهج بشكل كبير من الجدول الزمني لاكتشاف المواد، مع معالجة العلاقات المعقدة بين المعالجة، والبنية، والخصائص. كما يتم التأكيد على دمج خطوط الأنابيب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتصميم المواد، مما يظهر كيف يمكن لنماذج تعلم الآلة المختلفة التعامل مع البيانات متعددة الأنماط، بما في ذلك النصوص والصور، لتعزيز القدرات التنبؤية. تختتم هذه القسم بمناقشة التقدمات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المصممة لاستخراج المعرفة من المواد، والتي تستفيد من هياكل المحولات لاستعلام وتحليل الأدبيات العلمية، مما يسهل الابتكار في أبحاث المواد.
النقاش
تسلط قسم النقاش في الورقة الضوء على الدور الحاسم لمستودعات البيانات مفتوحة المصدر في تعزيز معلومات المواد، خاصة في سياق تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). تؤكد على أنه بينما يعتمد مجتمع أبحاث المواد غالباً على التجارب والمحاكاة واسعة النطاق لتوليد البيانات، فإن نقص مجموعات البيانات المتاحة وعالية الإنتاجية يمثل تحدياً كبيراً. بدأت مبادرات من قبل مجلات مختلفة، مثل *Data in Brief* و*Open Data*، في معالجة هذه القضية من خلال توفير منصات للباحثين لنشر مجموعات بياناتهم. ومن الجدير بالذكر أن مشروع المواد (MP) يعمل كمورد شامل، حيث يقدم بيانات واسعة حول أنظمة المواد المختلفة ويسهل تطوير الأطر المشتقة من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة به.
تناقش هذه القسم أيضاً دمج معايير مستوى البيانات واستخدام واجهات برمجة التطبيقات المحددة، مثل PyMatgen وMatMiner، التي تعزز من إمكانية الوصول واستخدام بيانات المواد. تدعم هذه الأدوات استعلام مجموعات بيانات متنوعة، مما يمكّن الباحثين من الاستفادة من نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي للتحليل التنبؤي وتصميم المواد. كما توضح الورقة تطور أطر الذكاء الاصطناعي في أبحاث المواد، موضحة الانتقال من الأساليب التقليدية لتعلم الآلة إلى نماذج التعلم العميق الأكثر تعقيداً. تسمح هذه التقدمات بالاستكشاف الفعال لمساحات الميزات عالية الأبعاد وتطوير أطر تنبؤية يمكن أن تسرع بشكل كبير من اكتشاف وتحسين المواد، بما في ذلك سبائك الانتروبيا العالية (HEAs) المصممة لتطبيقات محددة. بشكل عام، يتم وضع دمج الذكاء الاصطناعي ومستودعات البيانات مفتوحة المصدر كقوة تحويلية في علم المواد، مما يعزز الابتكار ويعزز فهم خصائص وسلوكيات المواد.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11831-025-10486-3
Publication Date: 2026-02-04
Author(s): Kritesh Kumar Gupta et al.
Primary Topic: Machine Learning in Materials Science
Overview
The section provides an overview of the significant advancements in materials science, particularly focusing on polymers, advanced ceramics, lithium-based compounds, and perovskite materials. These innovations have led to breakthroughs in targeted drug delivery systems, orthopedic implants, high-performance batteries, and solar cells. The historical context highlights how military needs have driven material innovation, particularly in composite materials and metallurgy, underscoring the diverse motivations behind material development, including health, sustainability, security, and efficiency. The pursuit of room-temperature superconductors is emphasized as a critical area of research, with potential implications for reducing energy losses in electrical systems and advancing quantum computing technologies.
In the conclusions, the article reviews the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning in materials design and discovery, introducing the concept of materials-informatics. It categorizes the application of AI across three material classes: two-dimensional materials, composite materials, and high entropy alloys. The review traces the evolution of AI methodologies, from supervised and unsupervised learning to deep learning and natural language processing, and discusses emerging trends and future research directions. Overall, the article presents a comprehensive overview of the materials-informatics pipeline, highlighting its potential to enhance materials design and discovery processes.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the pivotal role that new materials play in advancing civilization, with historical epochs often defined by the materials utilized in technology, such as the Stone, Bronze, and Iron Ages, and more recently, the Silicon and Polymer Ages. The design and discovery of innovative materials are essential for enhancing technological efficiency, reliability, and sustainability, particularly in addressing complex challenges across various industries, including advancements in biocompatible qubit stability and quantum operations. The paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) on materials discovery, moving away from traditional trial-and-error methods to more efficient computational frameworks, as exemplified by the Materials Genome Initiative (MGI).
The review aims to explore the state-of-the-art in AI-assisted materials design, focusing on the integration of cutting-edge AI techniques in the development of different material classes. It discusses the evolution of materials informatics and its significant influence on materials design, particularly through the application of generative AI and Agentic AI. The paper also outlines the successful use of AI in the expedited design of two-dimensional materials, composite materials, and high entropy alloys (HEA), providing insights into the intersection of AI and materials science. Additionally, it sets the stage for a systematic discussion on the resources, tools, and methodologies that facilitate the integration of AI in materials design and discovery.
Methods
The section outlines the methodologies employed in materials informatics, emphasizing the integration and standardization of heterogeneous materials data. It highlights the challenges posed by the diverse sources of data, including published literature and various databases, which complicate the development of unified AI systems. Effective AI frameworks depend on high-quality, consistent datasets, necessitating strategies for both data and representation-level integration. For instance, the use of materials embeddings and ontology aids in creating a generalized AI framework capable of predicting properties across different materials systems. Additionally, the section discusses the application of AI algorithms in materials design, particularly for two-dimensional (2D) materials, where deep learning frameworks have been utilized to predict electronic properties based on structural defects.
The text further elaborates on the “Materials-by-Design” approach, which accelerates the discovery of function-specific materials through computational screening and machine learning methods. This approach significantly reduces the timeline for materials discovery, addressing the complex relationships between processing, structure, and properties. The integration of AI-driven pipelines for materials design is also emphasized, showcasing how various machine learning models can handle multi-modal data, including text and images, to enhance predictive capabilities. The section concludes by discussing the advancements in large language models (LLMs) tailored for materials knowledge extraction, which leverage transformer architectures to query and analyze scientific literature, thereby facilitating innovation in materials research.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the critical role of open-source data repositories in advancing materials informatics, particularly in the context of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) applications. It emphasizes that while the materials research community often relies on large-scale experiments and simulations for data generation, the lack of accessible, high-throughput datasets poses a significant challenge. Initiatives by various journals, such as *Data in Brief* and *Open Data*, have begun to address this issue by providing platforms for researchers to publish their datasets. Notably, the Materials Project (MP) serves as a comprehensive resource, offering extensive data on various material systems and facilitating the development of derivative frameworks through its application programming interface (API).
The section further discusses the integration of data-level standards and the use of specific APIs, such as PyMatgen and MatMiner, which enhance the accessibility and usability of materials data. These tools support the querying of diverse datasets, enabling researchers to leverage AI-driven models for predictive analysis and materials design. The paper also outlines the evolution of AI frameworks in materials research, detailing the transition from traditional ML approaches to more complex deep learning models. These advancements allow for the efficient exploration of high-dimensional feature spaces and the development of predictive frameworks that can significantly accelerate the discovery and optimization of materials, including high entropy alloys (HEAs) tailored for specific applications. Overall, the integration of AI and open-source data repositories is positioned as a transformative force in materials science, fostering innovation and enhancing the understanding of material properties and behaviors.