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新的活力。特别是在电子材料领域，AI技术已经在半导体材料、能源存储材料、光电材料等多个细分领域展现出巨大的应用潜力。

然而，AI与材料科学的融合仍处于快速发展阶段，面临着诸多技术挑战和理论问题。如何有效整合多源异构的材料数据？如何设计适合材料科学问题的AI算法？如何确保AI预测结果的可靠性和可解释性？如何实现从原子尺度到宏观性能的多尺度建模？这些问题的解决不仅需要材料科学家的深入参与，也需要计算机科学、数学、物理学等多学科的协同合作。基于这一时代背景，本书应运而生。作为一本专门论述AI驱动的电子材料理性设计的专业著作，本书的写作目标是为读者提供系统、全面、实用的技术指导。书中不仅详细介绍了AI技术在材料科学中应用的理论基础，包括材料信息学、机器学习、深度学习等核心概念，还深入探讨了具体的方法体系，涵盖了从数据预处理、特征工程到模型构建、结果验证的完整流程。

本书的内容组织遵循从理论到实践、从基础到应用的逻辑脉络。在基础理论部分，系统论述了电子材料的基本概念、AI技术基础以及材料数据库与特征提取方法； 在方法体系部分，深入论述了机器学习、深度学习、生成模型等关键技术在材料设计中的应用； 在应用实践部分，详细讨论了AI技术在能源材料、光电与半导体材料、聚合物材料等具体领域的成功案例。值得强调的是，本书融合了最新研究进展和实践经验的学术著作。书中引用了大量国际前沿的研究成果，整合了来自世界各研究团队的宝贵经验，力求为读者呈现AI驱动材料设计领域的全貌。同时，本书也特别关注了该领域面临的挑战和未来发展方向，希望能够为相关研究者提供有价值的思考和启发。本书的目标读者包括材料科学与工程、计算机科学、物理学、化学及相关专业的研究生、博士后研究人员以及科研院所和高新技术企业的科研工作者。我们希望本书能够成为连接AI技术与材料科学的桥梁，帮助更多的研究者掌握这一交叉领域的核心知识和关键技能，共同推动AI驱动的材料设计技术向更高水平发展。

材料科学的未来必将是智能化的，而这一未来正在我们手中展开。让我们共同踏上这一充满挑战与机遇的探索之旅，用智慧和创新书写材料科学发展的新篇章。

上海交通大学人工智能与微结构实验室李金金

2025年12月