本书紧扣“电子材料的理性设计”这一前沿主题，系统阐述了人工智能(AI)与材料科学的深度融合以及AI技术在材料科学中的应用。从电子材料设计的基础理论讲起，逐步深入AI驱动的材料设计方法，包括数据处理、算法模型与多尺度模拟耦合，再到能源、光电等领域的应用实践，最后提供实用的工具平台与实践指南。内容兼顾理论深度与工程实用性，展现了AI重塑电子材料研发范式的全貌。全书将高通量计算、机器学习、多尺度模拟等技术与电子材料研发深度结合，是一本兼具系统性与实用性的前沿著作。

李金金，2012年博士毕业于上海交通大学，现为上海交通大学研究员、博士生导师、人工智能与微结构实验室主任，曾入选国家高层次人才计划，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金、军委科技委国防创新基金等项目。长期从事电子材料理论设计与应用、基于人工智能的材料发现与设计等，主要包括半导体材料、能源材料、光电与热电材料、异质结体系的开发及其器件应用等，发表重要刊物论文近200篇，申请/授权国家发明专利和软件著作权30余项。

前言 21世纪以来，人类社会正在经历一场由数据驱动的科学革命。在这场变革中，人工智能（artificial intelligence,AI）技术以其强大的数据处理能力和模式识别能力，正在深刻改变着传统的科学研究范式。材料科学作为现代科学技术的重要基石，也在这一浪潮中迎来了前所未有的发展机遇。传统的材料发现和设计过程往往遵循“试验—表征—优化”的循环模式，这一过程高度依赖研究者的经验积累和直觉判断，不仅耗时长久、成本高昂，而且在面对日益复杂的材料体系和严苛的性能要求时，其局限性越发明显。据统计，一种新材料从实验室发现到实际应用通常需要15~20年的时间，这种漫长的研发周期已经难以满足当今快速发展的科技需求。特别是在电子材料领域，随着摩尔定律的逐渐失效和新兴电子器件对材料性能要求的不断提升，传统的经验导向的材料设计方法面临着严峻挑战。 AI的引入为材料科学带来了全新的研究范式——理性设计（rational design）。这一方法基于数据驱动的思维模式，利用机器学习、深度学习、强化学习等先进算法，从海量的材料数据中挖掘隐藏的结构性能关系，实现材料性能的精准预测和逆向设计。与传统方法相比，AI驱动的材料设计不仅能够大幅缩短研发周期，降低实验成本，更重要的是，它为我们提供了探索复杂材料空间的全新工具，使得发现具有突破性性能的新材料成为可能。近年来，AI在材料科学领域的应用已经取得了一系列令人瞩目的成果。从利用机器学习算法预测材料的电子结构和力学性能，到运用深度神经网络设计具有特定功能的新型材料，再到通过生成模型创造前所未有的材料结构，AI技术正在为材料科学的各分支注入...