化学进展

作者：王晓阳, 赵一方, 刘晨逸, 范乐颜, 薛德军, 相国磊

单位：北京化工大学化学学院 北京 100029,同方知网数字科技有限公司 北京 100192,北京化工大学材料科学与工程学院 北京 100029

关键词：人工智能,机器学习,纳米材料合成,特征工程,智能合成

基金：新材料重大专项(2025ZD0619900),国家自然科学基金项目(22575013)

近年来，机器学习技术在纳米材料的结构设计、性能预测和合成优化等方面取得了显著进展，正推动该领域从传统经验驱动向数据驱动范式的转变，为纳米科学的发展带来全新的机遇。本文综述了机器学习在纳米材料设计与制备中的研究模式与最新进展，涵盖了代表性材料体系的研究案例和技术路径。全面介绍了数据获取与特征工程、监督与非监督建模、生成模型及自动化实验等核心技术，展望了未来发展的方向，包括构建标准化数据库、开发物理感知算法以及实现智能实验平台的高效协同，为纳米材料的智能化开发提供方法参考。

来源：2026年第2期

《化学进展》期刊编辑部

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