晶体结构对材料性质有很大的影响，就像房子的设计图对房子性能有决定作用一样。要了解和改进材料，首先要研究它的晶体结构。晶体结构预测是根据化学组分，通过计算机模拟得到晶体可能形成的稳定或相对稳定的结构。这就好比只知道一份房屋材料清单，通过计算可以设计出多种不同的房屋结构。
晶体结构预测可以帮助科学家明确实验方向，指导合成指定的结构，避免多余的盲目试错，大大降低获取新材料的成本。晶体结构预测现已成为材料研究的重要工具，可以高效地搜索新材料并指导实验合成，对加速材料发现和开发具有重要意义。
随着 AI For Science(AI4S) 的提出，AI 为科学研究注入了强大的推动力。本文聚焦结构搜索领域，从最基础的 AI4S 背景出发，为大家介绍结构搜索的基础知识与进步过程，讲述 AI 加持下的结构搜索从“小作坊”到“大工厂”的巨大转变。
本期 Notebook 背景介绍翔实，为读者直观实现了一个粒子群优化算法以展示结构优化的过程。如果你未了解过晶体结构搜索，这将会是一篇不错的入门指南。
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