机器学习框架切入耐冲蚀涂层配方设计：先解决标准化数据集缺口
研究人员提出将机器学习应用于耐冲蚀涂层理性设计的系统方法论，指出现有最大障碍是该领域缺乏标准化、经整理的数据集；工作重点构建分子、组成与工艺参数专用数据集，为预测模型奠基，替代经验试错法，有望加速新配方开发并降低对实体测试的依赖。
AI材料设计
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HiPoly聚合物原生AI框架发布：三层级图表征打通从单体到性能的生成式设计
芝加哥大学Juan de Pablo团队等在arXiv发布HiPoly框架，基于G2RINS表示构建三层级图架构，统一编码聚合物的随机单体间连接、组成与序列等多尺度层级结构，实现聚合物性能预测与生成式设计。聚合物跨能级层级结构长期难以被AI统一表征，该框架面向能源、健康与交通材料开发。
智能体AI用"基元语言"设计晶体结构，稀土永磁体设计效率提升三倍
arXiv新预印本（2608.15900）提出MatEvolve智能体AI框架：以描述晶体中重复几何模式的"基元谱"作为可编辑设计语言，智能体据此提出并论证候选晶体结构，再交由第一性原理计算验证。在稀土减量永磁体设计任务上，MatEvolve触达全新结构原型的频率是生成模型的三倍以上，且命中率相当。
首尔大学AI驱动可逆固体氧化物电池电极设计突破大幅提升氢能转换效率
首尔大学韩正佑教授团队联合世宗大学、全南大学和美国科罗拉多矿业学院，利用AI技术开发出新型复合空气电极BCZYYb7111，通过平衡离子和电子导电性突破RSOC性能瓶颈。该研究为解决可再生能源间歇性提供了关键储能技术路径。