韩研究团队突破材料研发瓶颈，物理信息机器学习实现小数据精准预测

来源： 《应用力学与工程中的计算机方法》

研究团队提出物理信息机器学习新方法，将物理定律直接嵌入AI学习过程，成功解决了新材料研发中数据稀缺的瓶颈。该技术仅需单次实验的有限数据，即可准确推断超弹性材料的变形特性，或热电材料的热导率与塞贝克系数。更突破性的是，经20种材料训练的物理信息神经算子模型，能直接泛化至60种未知材料并保持高精度预测，为大规模、高通量材料筛选提供了全新解决方案，将显著加速多领域工程材料的开发与验证效率。