上交团队突破性研发CGformer模型驱动新一代材料研发加速器引领材料科学智能化变革

分类：互联网资讯 - 时间：2025-09-13 - 浏览：次

传统材料研发长期依赖反复试错的实验方法，不仅周期漫长、成本高昂，且效率较低。近年来，人工智能技术逐步介入该领域，凭借其强大的计算与数据筛选能力，显著提升了研发效率，甚至有望将原本以年计的研发周期压缩至天级别。当前广泛使用的AI材料设计模型存在一项根本性局限——即所谓“近视”问题，严重制约了其在实际科研与工业应用中的有效性。

针对这一关键挑战，上海交通大学人工智能与微结构实验室（AIMS-Lab）李金金教授团队提出了一种名为CGformer的新型AI材料设计算法。该算法从信息处理机制层面实现了重要突破，显著提高了对新材料性能预测的准确率与泛化能力。相关研究成果已发表于学术期刊，本文题为《CGformer: Transformer-enhanced Crystal Graph Network with Global Attention for Material Property Prediction》。

李金金教授在接受采访时指出，当前主流ai模型（如广泛使用的晶体图神经网络CGCNN）在处理晶体结构时存在明显的局部性局限。她形象地比喻道，这类模型“如同将脸紧贴于巨画之上，只能片段化地观察局部，而无法把握整体结构与全局关联”。具体而言，CGCNN等模型依赖于原子与其近邻之间的局部信息传递机制，无法有效捕捉长程相互作用，而许多关键材料性能（如离子电导率、力学性质等）恰恰依赖于原子尺度上的全局耦合效应。

CGformer的提出基于两方面动因：一是团队明确识别出现有晶体图网络“近视”问题的严重性；二是借鉴了自然语言处理中表现卓越的Transformer架构，其全局注意力机制（Global Attention）特别适合建模远距离依赖关系。研究团队将这一机制创新性地引入晶体图结构建模中，构建了一个可实现全局信息交互的全新网络架构。

在这一架构中，每个原子均可直接与晶体中任意其他原子进行信息交换，突破了传统局部邻域通信的瓶颈，实现了从“邻里私语”到“全局广播”的范式转变。跨领域技术的融合并非易事，核心难点在于如何使源自自然语言处理的注意力机制“理解”晶体结构中的物理信息（如化学键、空间构型、原子属性等）。

为解决该问题，团队设计并嵌入了多类物理编码机制，包括表达原子间真实距离与空间关系的位置编码、表征原子拓扑重要性的中心性编码，以及描述化学键类型与键长属性的边编码。通过这些编码，CGformer在保持晶体图结构物理可解释性的同时，获得了强大的全局信息提取与整合能力。

为验证算法性能，团队选取高熵材料这一复杂体系作为测试对象。高熵材料以多元素高度无序混合为特征，其构型熵较高，结构-性能关系极为复杂，对模型的全局建模能力提出极高要求。实验表明，CGformer在该类材料的性能预测中表现优异，显示出优于现有主流方法的精度与稳健性。

CGformer通过融合Transformer的全局注意力机制与晶体图的物理结构先验，不仅有效克服了AI材料设计中的“近视”问题，也为跨学科方法在科学计算中的深度整合提供了重要范例，具有较高的理论研究价值与工程应用前景。

相关标签：新型高温超导体、材料、原子、算法、晶体、

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