且其发现多基于经验规则或试错法尽管机器学习原子间势MLIPs和生成模型如VAE加速了材料虚拟筛选机器学习在材料科学中的突破性发现，但现有生成模型缺。
机器学习将在材料科学中发挥更加重要机器学习在材料科学中的突破性发现的作用机器学习在材料科学中的突破性发现，推动从微观到宏观尺度机器学习在材料科学中的突破性发现的智能化建模机器学习在材料科学中的突破性发现，加速新材料的发现与工程应用，同时为解决复杂。
此外，还总结了小数据在材料机器学习中的未来发展方向和挑战材料机器学习工作流程机器学习辅助材料设计和发现的最直接目标之。
本文系统论述机器学习分析材料特性的基本流程，总结其在材料科学多个成熟领域的近期应用，并探讨广泛推广所需的技术改进方向。
这些研究为加速新材料发现和优化提供了新的思路和技术支持本文讨论机器学习在多目标材料设计优化中的应用展开讨论，重点探讨。
进一步加速材料发现与优化过程此外，跨学科合作和开源工具的普及将推动机器学习在材料科学中的广泛应用，最终实现从实验室研。