基于密度泛函理论(Density Functional Theory, DFT)的第一性原理可以进行高通量大规模计算，极大地节省了人力和成本，加速了新材料的设计和发现以及一些传统方式难以解决的问题。比如第一性原理计算解决了半导体中铜为何扩散更快这一五十年悬而未决难题。正因 DFT 其准确的预测能力、广泛的适用性、通用性以及可接受的计算效率，所以在材料化学领域中发挥着重要作用。

2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了试图通过 AI 解决科学问题的学者。这充分表明了人工智能正在逐渐渗透各大学科，特别是机器学习神经网络这一方向。目前，机器学习正在积极融合计算材料这一领域。如何利用先进的机器学习技术来改进 DFT 计算的效率和准确性已成为一个热门研究领域。

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