論文の概要: Materials Generation in the Era of Artificial Intelligence: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16379v1
• Date: Thu, 22 May 2025 08:33:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.150967
• Title: Materials Generation in the Era of Artificial Intelligence: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 人工知能時代の材料創出 : 包括的調査
• Authors: Zhixun Li, Bin Cao, Rui Jiao, Liang Wang, Ding Wang, Yang Liu, Dingshuo Chen, Jia Li, Qiang Liu, Yu Rong, Liang Wang, Tong-yi Zhang, Jeffrey Xu Yu,
• Abstract要約: 材料は現代社会の基礎であり、エネルギー、エレクトロニクス、医療、交通、インフラの進歩を支えている。 高度に調整された特性を持つ新しい材料を発見・設計する能力は、世界的課題の解決に不可欠である。 データ駆動生成モデルは、事前定義された特性要件を満たす新しい材料を直接作成することによって、材料設計のための強力なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40267149907223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Materials are the foundation of modern society, underpinning advancements in energy, electronics, healthcare, transportation, and infrastructure. The ability to discover and design new materials with tailored properties is critical to solving some of the most pressing global challenges. In recent years, the growing availability of high-quality materials data combined with rapid advances in Artificial Intelligence (AI) has opened new opportunities for accelerating materials discovery. Data-driven generative models provide a powerful tool for materials design by directly create novel materials that satisfy predefined property requirements. Despite the proliferation of related work, there remains a notable lack of up-to-date and systematic surveys in this area. To fill this gap, this paper provides a comprehensive overview of recent progress in AI-driven materials generation. We first organize various types of materials and illustrate multiple representations of crystalline materials. We then provide a detailed summary and taxonomy of current AI-driven materials generation approaches. Furthermore, we discuss the common evaluation metrics and summarize open-source codes and benchmark datasets. Finally, we conclude with potential future directions and challenges in this fast-growing field. The related sources can be found at https://github.com/ZhixunLEE/Awesome-AI-for-Materials-Generation.
• Abstract（参考訳）: 材料は現代社会の基礎であり、エネルギー、エレクトロニクス、医療、交通、インフラの進歩を支えている。 高度に調整された特性を持つ新しい材料を発見・設計する能力は、世界的課題の解決に不可欠である。 近年、高品質な材料データと人工知能(AI)の急速な進歩が組み合わさって、材料発見を加速する新たな機会が開かれた。 データ駆動生成モデルは、事前定義された特性要件を満たす新しい材料を直接作成することによって、材料設計のための強力なツールを提供する。 関連研究の急増にもかかわらず、この地域では最新かつ体系的な調査の欠如が目覚ましい。 このギャップを埋めるために,本稿では,AIによる材料生成の最近の進歩を概観する。 まず, 各種材料を整理し, 結晶の多面的表現を図示する。 次に、現在のAI駆動材料生成アプローチの詳細な概要と分類について説明する。 さらに、一般的な評価基準について議論し、オープンソースコードとベンチマークデータセットを要約する。 最後に、この急速に成長する分野における潜在的な今後の方向性と課題を結論付ける。 関連するソースはhttps://github.com/ZhixunLEE/Awesome-AI-for-Materials-Generationにある。

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