聊聊AI4S的顶流赛道PINN机器学习。这是个低投入、高产出、高命中率的发文方向尤其适合缺乏大数据/算力但擅长物理建模想要快速冲顶会顶刊的朋友。这方向创新点也很好找比如方法层创新PINNX任意组合就是新论文贝叶斯/神经算子/多尺度可以冲一区也可以搞损失函数改进、网络结构定制针对性强二区基本没问题。如果想快速落地优先PINN工程问题应用价值高更容易被接收。更好的建议是下手前多看看相关思路的文章有助于快速筛选适合自己的idea。我这里已经备好了15篇物理信息机器学习前沿论文可供各位直接参考无偿分享~全部论文开源代码需要的同学看文末【npj Comput Mater】A physics-informed machine learning framework for accelerated discovery of single-phase B2 multi-principal element intermetallics研究方法研究构建融合条件变分自编码器(CVAE)与人工神经网络(ANN)的物理信息机器学习框架搭配基于随机亚晶格模型的物理解译特征解决数据少、样本失衡问题实现B2型多主元金属间化合物的高通量筛选与成分生成。创新点融合CVAE与ANN搭建物理知情机器学习框架解决数据稀缺、样本失衡难题高效筛选B2型多主元金属间化合物。提出基于随机亚晶格的新型物理描述符比传统描述符更精准识别B2物相。成功在多组复杂合金体系中发掘新型B2单相合金实验证实材料性能优异框架通用性强。研究价值研究结合物理先验知识与机器学习模型攻克合金数据少、分布不均的难题实现了单相B2多主元金属间化合物的高效高通量发掘为新型合金设计提供了新方法。Machine Learning-Assisted Sustainable Remanufacturing, Reusing and Recycling for Lithium-ion Batteries研究方法论文围绕锂离子电池全生命周期可持续利用融合物理先验知识与多类机器学习算法分别针对电池质检、残值评估、材料分类、跨场景诊断预测四大场景构建了一套完整框架解决行业数据稀缺与数据异构难题。创新点结合物理规律与机器学习用电池早期少量数据预测长期老化趋势解决质检数据不足的问题提升检测效率。采用生成式模型扩充测试数据配合机器学习快速评估退役电池残值降低检测成本与碳排放。利用CORAL算法搭建通用模型适配多种电池检测方式与评估任务提升模型通用性。研究价值研究利用机器学习解决锂电池数据稀缺、异构问题搭建全生命周期管理框架有效提升电池再制造、复用与回收的综合效益助力行业低碳可持续发展。关注下方《学姐带你玩AI》回复“222”获取全部方案开源代码码字不易欢迎大家点赞评论收藏
发SCI心态崩了？来试试1区天菜PINN机器学习！简单好学易上手！
发布时间：2026/6/10 22:42:19
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