金属有机框架（MOFs）因其高孔隙率和可调性在气体存储、分离等领域具有广泛应用。计算化学与人工智能（AI）的结合显著加速了MOFs的性能预测与筛选流程，通过数据驱动方法降低实验成本并提高效率。

文献复现：复现经典文献的高通量筛选流程，讨论如何将结果作为AI模型的输入Large-scale screening of hypothetical metal–organic frameworks. NatureChem 2012, 4, 83–89。◇ Case 4：使用CP2K完成MOF的晶体结构优化，并计算CH4的结合能，为机器学习筛选出来的潜在候选物进行机理解释。◇ Case 4：使用CP

FDTD（时域有限差分法）是一种广泛应用于电磁场仿真的数值方法，适用于超表面结构的模拟。结合Python的自动化与优化能力，可以实现高效智能设计。利用Lumerical FDTD等工具提供的API接口（如lumapi），通过Python脚本控制仿真流程。Python调用FDTD软件完成结构参数设置、网格划分、光源定义及结果提取。自动化优化中常用遗传算法、粒子群算法等智能算法，通过Python编写优

与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合1.人

例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COM

光学神经网络（Optical Neural Networks, ONNs）是一种利用光学元件（如透镜、激光器、空间光调制器等）实现神经网络计算的新型架构。其核心优势在于高速并行计算和低能耗，尤其在矩阵乘法等线性运算中表现突出。

超表面（Metasurface）是一种人工设计的二维结构，能够调控电磁波的相位、振幅和偏振等特性。时域有限差分法（FDTD）是模拟电磁场分布的经典数值方法，而Python凭借其丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy）和机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch），为超表面的智能设计提供了高效工具。两者的联合仿真可实现从结构优化到性能验证的全流程自动化。

结合传感器数据，利用深度学习（如卷积神经网络）识别裂缝位置和程度，触发嵌入修复剂的微胶囊响应。大规模时序数据适合LSTM。通过贝叶斯优化调整水灰比和纤维掺量，使复合材料28天抗压强度提升18%，实验次数减少70%。：通过监督学习算法（如随机森林、支持向量机）预测抗压强度、耐久性等力学性能，减少实验成本。：采用强化学习或生成对抗网络（GAN）探索新型配方组合，加速高性能材料的开发周期。（注：以上代码

国家需求层面，我国《“十四五”智能制造发展规划》在《智能制造技术攻关行动》专栏中，将“产品优化设计与全流程仿真、基于机理和数据驱动的混合建模、多目标协同优化等技术”列为关键核心技术。《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》中将 “高性能机电装备设计与制造”列为优先资助领域，重点研究方向包括“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”，为创新装备制造

代谢组学是近年发展快速的一门学科，目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等多个领域中得到了广泛的应用。如何从复杂的代谢组学数据中提取出有价值的信息，筛选出潜在的生物标志物成为近年来代谢组学研究的热点和难点。网络药理学能够通过计算机模拟算法、运用组学、高通量筛选及网络分析等技术揭露药物-靶点-疾病之间复杂的网络信号关系,已经成为揭示生物系统复杂功能和行为的有力工具。