يقدم الذكاء الاصطناعي تسهيلات كبيرة لإنتاج وبحث الإنسان من خلال معالجة البيانات بكفاءة، التنبؤ الدقيق، تنفيذ المهام تلقائيًا، والخدمات الشخصية. إن انتشار التعلم الآلي والحوسبة عالية الإنتاجية في مجال المواد وتطبيقاته الناجحة يفتح مسارات جديدة لتطوير المواد المضيئة — من خلال الخوارزميات لاستخراج البيانات بكفاءة ومعالجة كميات كبيرة من البيانات، مما يسرع اختيار وتصميم المواد الجديدة ويدفع اكتشاف وتطبيق المواد المبتكرة. تستعرض هذه المقالة التقدمات الحديثة في بحوث المواد المضيئة القائمة على البيانات، بدءًا من دراسات الحالة ذات الصلة، وتنظيم العملية الكاملة لبحوث المواد المعتمدة على البيانات، وتوضيح أهمية مرحلة الحصول على البيانات في إعداد المواد المضيئة واستراتيجيات تنفيذها، وتحليل كيفية استخراج الخصائص الأساسية التي تصف أداء المواد، مع مناقشة خيارات النماذج وخطط التحسين المناسبة لمجال المواد المضيئة. في النهاية، تقترح المقالة حلولًا لتجاوز مشكلات نقص البيانات عالية الجودة، وصعوبة بناء نماذج معقدة لربط التركيب بالأداء، من خلال إنشاء منصات قواعد بيانات المواد المضيئة، وتنفيذ التجارب عالية الإنتاجية، ووضع معايير إنتاج البيانات المناسبة.

مدفوعة بالبيانات;مواد مضيئة;تعلم الآلة;الحوسبة عالية الإنتاجية;مصنع بيانات المواد المضيئة