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，PINN+X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。

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