材料化学的科研蓝海来了，没有研究思路的小伙伴可以考虑材料化学交叉人工智能这个方向
✅今天给大家分享一些选题方向：
课题1：高熵合金成分-性能关联的机器学习设计
研究目的：用机器学习模型优化高熵合金成分，平衡强度与塑性，缩短设计周期至5个月内。
课题2：生成式模型设计高效有机光伏给体材料
研究目的：生成高效有机光伏给体分子，缩短研发周期，目标转换效率从18%提至22%。
课题3：贝叶斯优化调控量子点合成工艺参数
研究目的：优化量子点合成工艺，提升PLQY与分散性，支撑显示技术色纯度提升。
课题4：深度学习预测不锈钢海洋环境腐蚀速率
研究目的：预测不锈钢腐蚀速率，提前预警失效，减少海洋设备维修成本30%。
课题5：强化学习优化硅基负极快充性能
研究目的：优化硅基负极结构与充电策略，解决快充膨胀，循环寿命提至1500次。
课题6：迁移学习提升MOFs材料CO₂吸附选择性
研究目的：迁移学习适配新MOF体系，CO₂吸附选择性从20提至50，降低捕集成本。
课题7：随机森林预测高分子材料降解性能
研究目的：预测可降解高分子降解速率，设计180天降解率75%材料，减少白色污染。
课题8：3D-CNN解析催化材料表面活性位点
研究目的：解析催化材料活性位点，降低贵金属用量30%，提升氧还原效率。
课题9：联邦学习优化铝合金疲劳寿命预测
研究目的：联邦学习融合多源数据，疲劳寿命预测误差从15%降至5%，支撑可靠性设计。
#选题推荐 #人工智能 #科研学习 #生化环材#材料化学 #SCI论文 #化学 #sci #提供思路和创新点
✅今天给大家分享一些选题方向：
课题1：高熵合金成分-性能关联的机器学习设计
研究目的：用机器学习模型优化高熵合金成分，平衡强度与塑性，缩短设计周期至5个月内。
课题2：生成式模型设计高效有机光伏给体材料
研究目的：生成高效有机光伏给体分子，缩短研发周期，目标转换效率从18%提至22%。
课题3：贝叶斯优化调控量子点合成工艺参数
研究目的：优化量子点合成工艺，提升PLQY与分散性，支撑显示技术色纯度提升。
课题4：深度学习预测不锈钢海洋环境腐蚀速率
研究目的：预测不锈钢腐蚀速率，提前预警失效，减少海洋设备维修成本30%。
课题5：强化学习优化硅基负极快充性能
研究目的：优化硅基负极结构与充电策略，解决快充膨胀，循环寿命提至1500次。
课题6：迁移学习提升MOFs材料CO₂吸附选择性
研究目的：迁移学习适配新MOF体系，CO₂吸附选择性从20提至50，降低捕集成本。
课题7：随机森林预测高分子材料降解性能
研究目的：预测可降解高分子降解速率，设计180天降解率75%材料，减少白色污染。
课题8：3D-CNN解析催化材料表面活性位点
研究目的：解析催化材料活性位点，降低贵金属用量30%，提升氧还原效率。
课题9：联邦学习优化铝合金疲劳寿命预测
研究目的：联邦学习融合多源数据，疲劳寿命预测误差从15%降至5%，支撑可靠性设计。
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