半年多折腾明白了人工智能与材料学的结合（融合）之路，兹为记。

1.人工智能提供了哪些工具？

数据、算法、算力属于人工智能”器“的层面，不深入AI模型与算法底层的思想和逻辑”道“的层面，不仅用不好、发展不好现有工具，也不能更好、更有效地扩展AI工具及其应用的新领地。 

2.人工智能与科学的结合方式

对于材料学，一方面，智算工具的发展为有限大/复杂原子密堆系统提供了新的计算仿真工具，另一方面，也为数据处理、分析和理解提供了新方法和新思路。粗且对应如下：

3.材料研究的智能化方式

对于如何构建晶态固体材料的系综描述符、如何进行物理导引小数据挖掘物化性质参数-系综描述符之间的因果关系，可以参考《钙钛矿结构铁性功能材料》一书。

4.材料研究的小数据大任务架构

材料数据”夯不啷当“看起来很多，在实施”分层、分类“后材料数据其实是个小数据、小样本问题，好在材料研究已经有丰富的物理和化学理论认知。因此，知识和数据协同驱动的模型与算法（Neuro-symbolic paradigm）是材料研究逃不开的现实。为了满足现有算法程序对数据量的需求而进行”数据增强“实不能算正途。

5. 箭在弦上不能不发

通过“互通交流机制”之学术报告会，已向学界及其同仁介绍了上述智能计算材料的研究框架。目前，经任务分解已明确了对IT人才的需求，需要通过“协同合作机制”安排人手为“合力攻坚机制”凝练任务目标、详细工作内容、路线图和时间表。

如此，智能计算材料的新架构才能落地...