材料科学四棱柱的研究范式：人工智能视角

结构-性能-加工-表征关系的经典材料四棱柱是迄今为止材料科学中最重要的研究范式之一。它作为指导实验、建模和理论探索某一材料各方面之间隐藏关系的协议，大大促进了知识积累和具有所需功能以实现多样化应用的材料发现。在近年来，随着人工智能（AI）技术的兴起，AI对科学研究的关注度迅速攀升。尽管自然语言处理和计算机视觉领域取得了丰硕成果，但如何有效地将AI与自然科学结合仍然是一个巨大挑战，需充分意识到其根本差异。针对这些观察和局限性，我们深入探讨了由经典材料四棱柱所决定的当前研究范式，提出两种新的范式以刺激数据驱动和AI增强的研究。一种四棱柱聚焦于AI在材料科学中的应用，通过考虑物质-数据-模型-潜能-代理图谱；另一种则通过讨论数据-架构-编码-优化-推理关系来展示AI研究。本文讨论了这些框架的关键要素及其之间的联系，这些发现可能会激发科学思维的细化和技术的进步。尽管对AI for science的热情广泛涌动，但我们必须理性地分析问题，制定出明确且可解决的科学问题，以更好地掌握AI的力量。