arXiv论文：OxiGen氧化态感知晶体生成模型，稳定新颖晶体产出率居首
OxiGen是显式表示氧化态的晶体扩散生成模型，通过有限状态自动机上的精确推理在构造上保证全局电荷中性，显著提升氧化态保真度，在评估方法中产生最高的稳定、独特且新颖的晶体比率，且在性质条件化下保持高组分有效性。
AI材料发现
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自驱动实验室78次实验锁定18个NASICON钠离子固体电解质配方，伯克利Ceder团队把AI合成可及性纳入闭环
加州大学伯克利分校Gerbrand Ceder团队在arXiv发布CASS自主固相合成框架，将成分依赖的可合成性与目标性能同时纳入成本函数，指导全自动实验在78次试验内识别出18个兼具高离子电导率与相纯度的NASICON钠超离子导体配方，为固态电池电解质开发提供了自驱动、自学习的新范式。
AI引导高通量发现无铱无钌钯氧化物催化剂，PEM电解水降本新路径
9月24日arXiv论文报告AI引导、超90%自动化的闭环发现平台，高通量筛选出用于质子交换膜电解水酸性氧析出反应、不含铱钌的钯基氧化物催化剂，直击PEMWE铱钌供应链对吉瓦级部署的制约。
东北大学构建AI闭环聚合物发现生态：把数年试错压缩为自动化工作流
日本东北大学材料研究高等研究所（WPI-AIMR）团队在JACS Au发表研究，提出整合聚合物数据库、预测模型、AI智能体与自动化实验室的闭环聚合物发现框架，识别出当前AI聚合物研发的六大瓶颈。该框架瞄准高能量密度电池、医用生物材料、可降解塑料和水净化膜等应用，有望大幅减少盲目试错带来的资源浪费。
机器学习从50多万个钙钛矿结构中筛出38个光伏候选材料
研究人员开发多阶段机器学习框架，快速预测电子带隙并筛选氧化物钙钛矿的光伏应用潜力。从超过50万个候选结构出发，方法逐步收窄至38个带隙匹配的组分，等待更高精度计算与实验验证。展示了AI筛选在光伏材料发现中的落地路径。
三井化学投资加拿大AI生物塑料初创公司Materia Bioworks加速可持续材料开发
三井化学宣布对加拿大多伦多初创公司Materia Bioworks进行少数股权投资。Materia Bioworks开发了基于计算化学和AI的材料应用预测系统MAPS，专注于加速生物塑料等可持续材料的研发和商业化。
BASF催化剂部门部署Orbital Industries AI材料发现平台 加速汽车尾气催化剂研发
BASF环境催化剂与金属解决方案(ECMS)与AI工业公司Orbital Industries签署协议,部署其CurieOS AI材料发现平台用于汽车尾气催化剂创新。该平台此前曾开发出PFAS-free冷却材料,核心模型Orb可在单块GPU上模拟10万个原子,速度比微软和Meta同类产品快10倍。
西北大学巨型库平台实现AI驱动材料定向设计，从压电材料筛选到性能定制仅需数小时
美国西北大学Chad Mirkin团队在Science Advances发表论文，展示巨型库（megalibrary）平台不仅能快速筛选百万级材料候选，还能根据特定性能需求定向设计新材料。研究以压电材料为验证对象，从数千种化学组合中识别出新型高熵卤化物钙钛矿压电材料，并进一步通过成分调控设计出在80°C下仍保持功能的压电材料，整个过程仅需数小时。该平台还可生成训练AI模型所需的大规模高质量数据集。