综述：过去、现在与未来：人工智能驱动的低维材料设计进化，为可持续环境解决方案提供支持

《RARE METALS》：Past, present, prospect: AI-driven evolution of low-dimensional material design for sustainable environmental solutions

低维材料凭借高比表面积、可调电子结构和优异催化性能，在环境应用中展现潜力，包括污染治理、水净化等。传统设计方法面临可扩展性差、计算成本高和材料性能预测难等问题，而AI驱动的设计策略通过深度学习优化材料开发，显著提升效率。研究系统梳理了低维材料特性与设计原理，重点探讨AI在加速材料发现和推动环境应用中的关键作用，并指出算法优化、智能升级和规模化应用的未来挑战。

　　

摘要

低维材料因其独特的性质而备受关注，这些性质包括高表面积、受限但可调节的电子特性以及卓越的催化性能，使其成为环境应用的理想选择。它们在解决太阳能转换和原位修复等关键问题方面的潜力凸显了其在推动环境可持续性方面的关键作用。然而，传统的低维材料设计方法面临诸多障碍，如可扩展性限制、高昂的计算成本以及难以准确预测材料性能的固有难题，这凸显了创新方法的必要性。在这里，我们展示了低维材料设计的智能驱动演变过程，从过去的传统技术，到当前的计算方法，再到未来人工智能驱动策略占据主导地位的展望。本综述涵盖了低维材料的性质和基本设计原则，强调了深度学习在优化和加速先进功能材料设计中的关键作用。进一步的探索集中在低维材料在可持续环境解决方案中的应用上，包括污染修复、水净化、氮固定、二氧化碳还原以及氢气和过氧化氢的生产。最终，本文指出了算法、智能性和可扩展性等方面在环境应用中的关键挑战和未来趋势。这项工作提供了由人工智能方法驱动的低维材料设计策略演变路径的全面概述，展示了不仅能够加速低维材料发现的变革性见解，还能激发其在各个领域的应用。

图形摘要