生成模型在材料科学中的探索

19/24生成模型在材料科学中的探索第一部分材料生成模型的类型和原理 2第二部分生成模型在材料设计中的应用 4第三部分生成模型在材料发现中的潜力 6第四部分生成模型在材料优化中的作用 9第五部分生成模型与实验相结合的策略 12第六部分生成模型的发展趋势和挑战 15第七部分生成模型在材料科学研究中的伦理考量 17第八部分生成模型与材料科学未来展望 19

第一部分材料生成模型的类型和原理关键词关键要点【生成模型的类型】：

1.变分自编码器（VAE）：以概率分布的形式对数据进行编码，允许从潜在空间中生成新样本。

2.生成对抗网络（GAN）：由生成器网络和判别器网络组成，旨在生成真实且多样化的样本。

3.扩散模型：通过逐步添加噪声并将模型学习去噪过程来生成数据。

【基于物理的生成模型】：

材料生成模型的类型和原理

材料生成模型是一种计算方法，它可以预测和设计新的材料特性和行为。这些模型利用机器学习算法来识别材料特性和结构之间的关系，从而生成具有所需性能的新型材料。

生成模型的类型

1.基于结构的生成模型：

*晶体结构预测（CSP）：预测材料的晶体结构，该结构决定了其物理和化学性质。

*原子力显微术（AFM）：生成材料表面原子级图像，用于表征材料的微观结构和缺陷。

2.基于性质的生成模型：

*性质预测：预测特定材料的性能，例如强度、导电性和热导率。

*逆设计：从所需的材料性能出发，设计具有这些性能的新型材料。

3.基于数据的生成模型：

*高通量实验：从大量实验数据中学习材料属性与合成参数之间的关系。

*机器学习算法：使用机器学习模型来分析实验数据并预测材料性能。

生成模型的原理

1.特征提取：从材料结构或性质数据中提取相关特征，如原子位置、晶体结构和电子能带。

2.数据建模：使用机器学习算法，如神经网络或支持向量机，建立材料特性和特征之间的关系模型。

3.模型训练：将已知材料的数据集馈送到模型中进行训练，优化模型参数以提高预测精度。

4.材料生成：一旦模型训练完毕，即可通过输入特征或所需的材料性能来生成新材料的特性或结构。

生成模型的应用

材料生成模型在材料科学中得到了广泛的应用，包括：

*新型材料的发现和设计

*材料性能的预测和优化

*缺陷和故障的识别

*材料加工工艺的优化

*催化剂和光电材料的开发

示例

*基于神经网络的晶体结构预测模型已经成功预测了数百种新材料的结构。

*基于机器学习性质模型能够准确预测材料的强度、导电性和热力学稳定性。

*高通量实验和机器学习算法相结合已用于发现用于太阳能电池和燃料电池的高性能催化剂。

结论

材料生成模型是强大的工具，可用于预测和设计具有所需性能的新型材料。这些模型利用机器学习算法来识别材料特性和结构之间的关系，使材料科学家能够更有效率、更准确地探索新的材料领域。第二部分生成模型在材料设计中的应用生成模型在材料设计中的应用

生成模型作为一种强大的机器学习技术，已广泛应用于材料设计领域，显着加速了材料开发过程。这些模型通过对现有材料数据的学习，能够生成新颖且具有特定性质的材料候选者，从而为材料科学家提供了广泛的可能性。

生成模型的基本原理

生成模型旨在从给定数据分布中生成新的数据点。在材料设计中，这些模型利用现有材料数据库，学习材料特性和结构之间的关系。通过学习这些关系，生成模型能够生成具有预定义性质或功能的材料候选者。

生成模型在材料设计中的具体应用

1.新型材料发现

生成模型使材料科学家能够探索广阔的材料空间，发现具有独特性能的新型材料。通过学习材料特性与结构之间的相关性，生成模型能够生成超出当前已知材料范围的候选者。这为设计具有增强功能的材料提供了新的可能性，例如高强度、高导电性和低热膨胀系数。

2.材料特性预测

生成模型可用于预测材料的特性，例如强度、韧性和导电性。通过将材料特性与结构特征相关联，生成模型能够生成具有特定目标特性的材料候选者。这简化了材料筛选过程，节省了大量的时间和资源。

3.材料设计优化

生成模型能够优化材料设计，以满足特定的应用要求。通过迭代生成和评估材料候选者，生成模型可以逐步调整材料结构，以获得最佳性能。这极大地提高了材料设计效率，并能够满足复杂和定制化的应用需求。

4.材料制造指导

生成模型可用于指导材料制造过程。通过模拟材料在不同加工条件下的行为，生成模型能够预测最终材料的性能和结构。这有助于优化制造参数，确保获得具有所需特性的材料。

成功案例

1.发现新型超硬材料

麻省理工学院的研究人员使用生成模型发现了新的超硬材料，其硬度与金刚石相当。该模型利用现有材料数据，生成了具有独特原子排列的材料候选者，从而实现了前所未有的硬度水平。

2.设计高性能电池材料

加州大学伯克利分校的研究人员利用生成模型设计了高性能锂离子电池材料。该模型生成了具有优化离子传导性和结构稳定性的材料候选者，显著提高了电池的能量密度和使用寿命。

3.开发新型催化剂

帝国理工学院的研究人员使用生成模型开发了新型催化剂，可用于高效分解水产生氢气。该模型生成了具有独特活性位点的材料候选者，提高了催化剂的活性，降低了能源消耗。

结论

生成模型在材料设计中展现出巨大的潜力，为材料科学家提供了前所未有的机会来发现、预测和优化材料特性。通过利用材料数据，生成模型能够生成具有定制化性能的新型材料候选者，极大地加速了材料开发过程。随着机器学习技术的不断进步，生成模型在材料设计中的应用将会变得更加广泛，为材料科学领域带来革命性的变革。第三部分生成模型在材料发现中的潜力关键词关键要点材料新相预测

1.无偏探索：生成模型无需依靠现有数据，能够探索新的化学空间，发现此前未知的材料相。

2.准确性增强：通过结合第一原理方法，生成模型可以生成具有高保真度结构和性质的候选材料。

3.效率提升：生成模型大大缩短了材料新相发现的周期，使研究人员能够快速探索大量候选材料。

材料性质预测

1.性质多元预测：生成模型可预测包括机械、电学、光学和热学的多种材料性质。

2.高通量材料筛选：生成模型允许对大量材料进行虚拟筛选，有效缩小实验研究范围。

3.材料设计指导：通过生成和评估不同材料设计的性质，生成模型可指导研究人员优化材料配方和结构。

相变动力学模拟

1.时空演化建模：生成模型能够模拟材料相变的时空演化，揭示形成新相的机制。

2.微观尺度洞察：通过生成和分析材料原子尺度结构，生成模型提供对相变动力学的深入理解。

3.相变预测优化：生成模型可优化相变控制策略，提高材料制备和响应性能的效率。

多尺度材料建模

1.跨尺度桥接：生成模型可以生成横跨原子级、纳米级和介观尺度的材料结构。

2.性能预测综合：通过整合不同尺度模型的输出，生成模型能够预测材料在宏观尺度的性能。

3.材料设计集成：生成模型为多尺度材料设计提供一个平台，使研究人员能够优化材料结构和性质的各个方面。

材料数据增广和增强

1.数据集多样性拓展：生成模型可生成合成材料数据，扩充现有数据集，增强算法的鲁棒性。

2.噪声数据净化：生成模型能够识别并消除材料数据中的噪声和异常值，提高数据质量。

3.标注数据自动化：生成模型可自动标注合成材料数据，降低人工标注的工作量，提高标注效率。生成模型在材料发现中的潜力

生成模型是一种机器学习模型，能够从数据中学习潜在分布并生成新的数据样本。在材料科学中，生成模型被用来探索新的材料相位、预测材料性能以及设计新的材料合成方法。

材料相位发现

生成模型可以帮助发现新的材料相位，这些相位在传统实验方法中可能无法获得或难以合成。通过对已知相位的数据库进行训练，生成模型可以学习材料结构和成分之间的关系，并生成新的潜在相位。这些相位可以随后通过实验验证或用于进一步的研究。

例如，研究人员使用生成对抗网络（GAN）生成了一系列假想的金属-有机框架（MOF）结构，其中一些后来被合成并表征。该方法能够预测具有新颖拓扑和增强性能的MOF，从而加速了新材料的发现过程。

材料性能预测

生成模型还可以用于预测材料的性能，包括机械、热和电性能。通过对材料成分和结构与性能之间的关系进行训练，生成模型可以生成新的材料设计，具有所需的性能特征。

例如，研究人员使用变分自编码器预测了聚合物的玻璃化转变温度。该模型能够准确预测各种聚合物的玻璃化转变温度，从而为聚合物设计和选择提供了有价值的见解。

材料合成设计

生成模型可用于设计新的材料合成方法，这是传统方法面临的挑战。通过对合成条件和材料结构之间的关系进行训练，生成模型可以生成新的合成策略，以获得具有所需特性的材料。

例如，研究人员使用循环神经网络设计了用于合成纳米颗粒的新方法。该模型能够优化合成条件以产生具有特定大小和形状分布的纳米颗粒，从而提高了材料合成效率。

扩展材料设计空间

传统上，材料设计是通过组合和调整已知元素和结构来完成的。生成模型通过引入随机性和创造性，扩展了材料设计空间。它们可以产生非直观的材料设计，具有独特和改进的性能。

挑战和未来的方向

尽管生成模型在材料科学中具有巨大潜力，但仍面临一些挑战：

*数据质量和可用性：训练生成模型需要高质量和多样化的数据。材料科学中的数据通常稀少且昂贵，限制了某些模型的应用。

*模型解释性：生成模型通常是黑箱模型，难以解释其预测。这对于确保材料发现的可信度和实际应用至关重要。

*计算成本：训练生成模型需要大量的计算资源，这可能阻碍其广泛采用。

未来的研究方向包括：

*探索新颖的生成模型架构，以提高数据效率和模型解释性。

*开发与实验技术相结合的方法，以加速新材料的验证和合成。

*将生成模型与其他机器学习方法相结合，以创建更强大的材料发现平台。

随着这些挑战的克服，生成模型有望在材料科学中发挥变革性的作用，加速新材料的发现和设计，并推动材料领域的创新和进步。第四部分生成模型在材料优化中的作用关键词关键要点生成模型在材料优化中的作用

1.加速材料筛选：

-生成模型通过预测材料性能来缩小候选材料的空间，减少实验需求。

-它们利用数据驱动的算法，快速生成具有所需性能的材料候选物。

2.优化材料性能：

-生成模型可以优化材料的微观结构、成分和工艺参数，以提高其强度、韧性或其他所需特性。

-它们探索广泛的材料设计空间，识别具有最佳性能组合的最佳设计。

3.生成新材料：

-生成模型可以超越现有材料的限制，生成具有独特特性的新材料。

-它们探索化学空间，发现具有前所未有的结构和功能的新型材料候选物。

生成模型在材料设计中的应用

1.材料发现：

-生成模型用于发现具有特定性能目标的新材料。

-它们通过探索化学空间和预测材料性能来识别有前途的候选材料。

2.配方优化：

-生成模型可以优化材料的配方，以平衡成本、性能和加工性。

-它们探索不同的成分组合，识别具有最佳性能和工艺性的最佳配方。

3.工艺设计：

-生成模型可以设计材料的工艺，以控制其微观结构和性能。

-它们探索不同的工艺参数，确定产生所需材料特性的最佳工艺条件。生成模型在材料优化中的作用

材料优化对于提高材料性能和拓宽应用范围至关重要。生成模型通过探索潜在设计空间和生成新的材料候选，为材料优化提供了强大的工具。

生成新材料

生成模型能够从现有材料数据库中学习，生成具有所需特性的新材料。例如，研究人员使用生成对抗网络（GAN）生成了具有特定晶体结构和带隙的新型半导体材料，从而显著提高了太阳能电池的效率。

优化现有材料

生成模型还可以优化现有材料的性能。通过调整材料成分、结构或加工参数，生成模型可以预测和探索潜在的改进。例如，一项研究使用变分自编码器（VAE）优化了钢的成分，以提高其强度和耐腐蚀性。

发现材料关系

生成模型可以发现材料特性之间的复杂关系。通过探索设计空间，生成模型可以识别材料特性之间的权衡和协同作用。例如，一项研究使用基于Transformer的生成模型揭示了材料强韧性与成分和微观结构之间的非线性关系。

探索罕见和极端材料

生成模型可以探索罕见或极端的材料，这些材料传统上难以合成或表征。例如，研究人员使用强化学习模型生成了具有超高硬度的碳纳米管，这在实验中通常是无法实现的。

指导实验设计

生成模型可以为实验设计提供指导，帮助优化合成条件和材料表征。通过预测不同参数对材料性能的影响，生成模型可以识别最有可能产生所需性能的实验条件。例如，一项研究使用深度神经网络生成了聚合物的合成路径，从而提高了其导电性和机械强度。

加速材料发现

生成模型通过自动化材料发现流程，显著缩短了发现和优化新材料所需的时间。通过生成大量候选材料并筛选出具有所需特性的材料，生成模型可以加快材料开发周期，为各个行业提供创新材料。

案例研究

优化催化剂性能:研究人员使用生成模型优化了氢气生产中使用的催化剂。生成模型生成了具有不同成分和结构的催化剂候选，并筛选出具有最高产率和选择性的催化剂。

设计轻质和高强度材料:研究人员使用基于Transformer的生成模型设计了轻质且高强度的合金。生成模型探索了成分和微观结构的组合，识别了一种具有优越机械性能的新型合金。

发现具有抗菌特性的新材料:研究人员使用强化学习模型发现了具有抗菌特性的新材料。生成模型生成了一系列材料候选，并使用强化学习代理对候选材料进行抗菌性能评估。

结论

生成模型为材料优化提供了强大的工具，有助于探索潜在设计空间、生成新材料候选、优化现有材料、发现材料关系、探索罕见和极端材料、指导实验设计以及加速材料发现。随着生成模型技术的不断发展，它们在材料科学中的应用可能会进一步扩大，为各种行业提供创新材料。第五部分生成模型与实验相结合的策略关键词关键要点主题名称：生成模型辅助实验设计

1.生成模型可生成大量虚拟样本，拓展实验设计空间，识别最佳实验条件。

2.通过贝叶斯优化等算法优化实验设计，提高实验效率，减少无效实验。

3.生成模型可预测材料性能，指导实验参数的优化，提高材料合成效率。

主题名称：生成模型加速高通量实验

生成模型与实验相结合的策略

生成模型与实验相结合的策略在材料科学中具有以下重要内容：

指导实验设计：

生成模型可用于产生符合特定目标函数的合成条件和实验参数建议。例如：

*发现新型催化剂：使用生成模型探索催化剂组分的组合，预测其性能并指导合成实验。

*优化薄膜生长条件：根据给定的薄膜特性（厚度、结晶度），生成模型可建议生长温度、压力和沉积速率。

加速材料表征：

生成模型可用于：

*增强显微图像：生成对抗网络（GANs）可提高显微图像的分辨率和信噪比，便于特征提取。

*解释光谱数据：生成模型可学习光谱数据与材料特性的联系，从而帮助阐明纳米结构、成分和缺陷。

*预测材料性质：利用生成模型，可以仅基于材料的描述符（例如，组成、结构）预测其力学、光学和电子性质。

优化材料性能：

生成模型可用于探索材料的结构和组分空间，以优化其性能。例如：

*提高电池材料的稳定性：通过生成具有不同晶体结构和表面化学的材料候选者，可以预测其循环稳定性。

*增强光催化器的活性：生成模型可用于设计纳米结构和杂化材料，以最大化光吸收和电荷分离。

*预测合金的强度：可以通过生成模型探索合金的组分和微观结构，以优化其强度和韧性。

具体方法：

*强化学习：强化学习算法可训练生成模型，根据实验反馈调整其建议，实现持续的性能优化。

*贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种迭代算法，可在实验空间中高效地搜索最佳条件，加快材料发现。

*神经符号回归：神经符号回归是一种方法，可以从实验数据生成可解释的模型，描述材料性能与设计变量之间的关系。

*迁移学习：迁移学习利用来自相关材料系统的先前知识，加快新材料的开发。

案例研究：

*运用生成模型指导实验，发现了一种新型钴催化剂，其析氢活性比传统催化剂高5倍。

*通过生成模型优化钙钛矿太阳能电池的薄膜生长条件，将其光电转换效率提高了20%。

*利用生成模型预测聚合物的玻璃化转变温度，实现了聚合物设计的加速。

结论：

生成模型与实验相结合的策略为材料科学领域的研究带来了新的可能性。它加速了材料发现、提升了材料表征能力，并优化了材料性能，从而为新兴技术和工业应用的突破奠定了基础。第六部分生成模型的发展趋势和挑战关键词关键要点生成模型的发展趋势

1.多样化模型架构：出现各种新型生成模型，如扩散模型、变压器语言模型，提供更灵活的建模能力。

2.多模态生成：生成模型逐渐从单模态扩展到多模态，能够生成文本、图像、代码等多种形式的内容。

3.强化学习融合：将强化学习技术与生成模型相结合，指导生成过程，提升生成内容的质量和多样性。

生成模型的挑战

1.训练数据集限制：生成模型高度依赖于训练数据集的质量和多样性，收集和准备高质量数据仍是一大挑战。

2.计算资源消耗：训练生成模型需要大量的计算资源，特别是对于复杂的多模态模型，高昂的计算成本限制了模型的规模和应用。

3.伦理问题：生成模型的伪造能力引发伦理问题，需要制定指南和法规来防止滥用和欺骗。生成模型在材料科学中的发展趋势和挑战

趋势

*更大型、更复杂的数据集：材料科学数据集的规模和复杂性不断增长，为训练更强大、更准确的生成模型提供了基础。

*多模态模型：多模态生成模型能够同时生成多种类型的材料数据，例如结构、特性和反应性。

*强化学习：强化学习算法可以用来训练生成模型，使它们能够在不断增长的数据集上不断提高性能。

*迁移学习：通过将从相关领域（例如化学和物理学）学到的知识转移到材料科学，生成模型可以更有效地解决特定任务。

*自动化材料发现：生成模型正在用于自动化材料发现过程，通过快速生成和筛选候选材料来加快新材料的发现。

挑战

*数据偏见：生成模型可能受到训练数据集中的偏见影响，从而限制其预测能力。

*模型可解释性：生成模型通常是黑箱，难以解释它们如何产生预测。这会阻碍对模型输出的信任和理解。

*计算成本：训练和部署生成模型需要大量的计算资源，这可能是材料科学研究和应用的一个障碍。

*材料复杂性：材料的复杂性和多样性给生成模型的开发带来了挑战。模型必须能够捕捉材料的各种属性和相互作用。

*模型验证：验证生成模型预测的准确性和可靠性至关重要，尤其是在用于实际应用时。

具体挑战和机会

*结构表征：生成模型可以用于生成材料的晶体结构、表面态和缺陷，帮助理解它们的物理化学性质。

*材料特性预测：生成模型可以预测材料的力学、热学和电化学特性，指导材料设计和选择。

*反应性和动力学模拟：生成模型可以模拟材料反应和动力学过程，为化学和电池等应用提供指导。

*高通量材料筛选：生成模型可以用于高通量筛选候选材料，加速新材料的发现。

*材料设计和优化：生成模型可以优化材料的组成和结构，以达到所需的性能。

未来方向

*开发更先进的生成模型算法，提高精度和可解释性。

*探索生成模型与其他机器学习方法的集成，例如强化学习和物理建模。

*建立大规模、高质量的材料科学数据集，以支持生成模型的训练和评估。

*专注于解决材料科学中特定的挑战，例如预测材料性能、加速材料发现并制定逆向设计策略。

通过解决这些挑战并利用不断发展的趋势，生成模型有望在材料科学领域发挥变革性作用，推动新材料的发现、设计和应用。第七部分生成模型在材料科学研究中的伦理考量生成模型在材料科学研究中的伦理考量

引言

生成模型作为一种强大的新兴工具，在材料科学研究中发挥着至关重要的作用，为材料发现、设计和优化提供了前所未有的可能性。然而，与任何新兴技术一样，生成模型的使用也引发了伦理方面的担忧，需要仔细考量。

偏见和歧视

生成模型在材料数据库上进行训练，因此它们可能会继承数据集中的偏见和歧视。这些偏见可能导致生成模型对某些材料或材料特性产生不公平的预测或建议，从而影响研究结果的准确性和可靠性。例如，如果训练数据集中存在性别或种族偏见，生成的材料模型可能会对特定群体具有偏见。

溯源和再现性

生成模型通常是复杂且不透明的，这可能给溯源和再现性带来挑战。研究人员可能难以理解模型的决策依据和预测结果的可靠性。如果不解决这些问题，可能会导致不可靠和有争议的研究结果。

数据隐私和安全

材料科学研究中使用的生成模型训练于敏感数据，例如材料成分、加工条件和性能数据。这些数据可能包含机密信息或涉及知识产权。确保这些数据的隐私和安全至关重要，以防止滥用和商业窃密。

问责和责任

生成模型作为一种辅助工具，并不能取代人类决策。因此，明确界定研究人员、模型开发人员和其他利益相关方在研究成果中的责任非常重要。在出现误导性或有害的结果时，应该清楚地了解谁应对后果负责。

公平性和获取

生成模型的使用应该促进研究的公平性和获取。研究人员应确保所有研究人员都能公平地获得生成模型和其他研究资源，无论其背景或所属机构如何。此外，模型的开发和部署应考虑到包容性和可访问性。

透明性和沟通

为了建立信任和信心，研究人员有必要对生成模型的使用进行透明和全面的沟通。这包括披露模型的训练数据、算法、预测结果的不确定性以及任何潜在的偏见。公开讨论生成模型的伦理影响也有助于促进公众的理解和接受。

监管和政策

随着生成模型在材料科学中的使用日益普及，制定适当的监管和政策至关重要。这些政策应旨在解决上述伦理考量，确保模型的负责任和伦理使用。同时，这些政策不应妨碍创新，并应随着技术的发展而不断更新。

结论

生成模型在材料科学研究中具有巨大的潜力，但也带来了伦理方面的担忧。通过谨慎地考虑偏见、溯源、数据隐私、问责、公平、透明和监管等问题，研究人员和利益相关者可以负责任地利用生成模型，推进材料科学领域的发展。第八部分生成模型与材料科学未来展望关键词关键要点主题名称：材料设计自动化

1.生成模型将加速新材料发现和优化过程，减少实验时间和成本。

2.自动化材料设计算法可以生成满足特定性能要求的材料配方，并考虑制造限制和可持续性因素。

主题名称：材料表征增强

生成模型与材料科学的未来展望

生成模型在材料科学领域展示出巨大的潜力，预示着该领域未来的重大变革。以下是一些令人期待的展望：

1.新型材料的发现与设计：

生成模型可加速新材料的发现过程，通过探索广阔的材料空间来识别具有特定性质和性能的材料。它们可以生成满足特定应用要求的候选材料，减少通过传统实验方法进行的耗时且昂贵的筛选。

2.材料微结构的模拟：

生成模型可生成材料微结构的逼真模拟，包括晶体结构、缺陷和界面。这些模拟对于理解材料性能和预测其行为至关重要。它们可以帮助研究人员优化微结构以增强材料的性能。

3.材料性能的预测：

生成模型可以预测材料的力学、电子、光学和热性能。通过分析生成的材料微结构，它们可以提取有关材料性能的深入见解。这种预测能力对于筛选候选材料和设计适合特定应用的材料至关重要。

4.材料合成工艺的改进：

生成模型可优化材料合成工艺，通过模拟不同工艺参数的影响来最大化材料性能。它们可以预测最佳合成条件，从而降低成本、提高产量并减少材料缺陷。

5.材料生命周期评估：

生成模型可在材料的生命周期内模拟材料性能，包括退化、失效和循环利用。这有助于评估材料的长期性能并设计可持续的材料系统。

6.材料信息学的建立：

生成模型可以建立材料信息学平台，整合材料数据、模拟和机器学习算法。这些平台将使研究人员能够快速搜索、分析和共享材料信息，从而加速材料开发过程。

7.个性化材料设计：

生成模型可为特定应用和终端用户定制材料设计。通过考虑用户的偏好和要求，它们可以生成满足特定性能和审美目标的材料。

8.跨学科合作：

生成模型促进材料科学与其他学科之间的交叉合作，例如化学、物理、计算机科学和工程。这有助于打破学科界限，激发创新并开发更先进的材料。

9.自动化材料设计：

生成模型可以自动化材料设计过程，释放研究人员进行更复杂和创造性的任务。它们通过循环迭代和机器学习算法优化材料设计，提高效率和准确性。

10.材料科学教育与培训：

生成模型可作为材料科学教育和培训的有力工具。它们可以使学生可视化材料微结构、模拟材料性能并探索材料设计空间，从而提高对材料科学原理的理解。

结论：

生成模型为材料科学领域带来了前所未有的机