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GraphED 框架让 AI「科学家」自动发现材料本构定律
一句话：新研究提出 GraphED 框架，让 AI「科学家」从实验与仿真数据中自动归纳材料的本构定律（应力—应变等关系），把符号发现与图神经网络结合。
背景
- 材料本构关系长期依赖专家经验式拟合；GraphED 用图结构表达变量关系，让模型在数据中自动发现可解释的物理定律。
核心要点
- GraphED 将变量关系建模为图，自动搜索本构定律结构。
- 结合符号回归与图神经网络，兼顾可解释与表达力。
- 从实验 / 仿真数据归纳应力—应变等关系。
- 产出可被领域专家验证的物理表达式。
为什么重要
- 把「AI 科学家」从预测推向「发现定律」，是科学发现自动化的关键一步。
- 可解释表达式便于工程直接采用与校验。
关键事实速记
- 报道：2026-09-13
- 框架：GraphED
- 方法：图 + 符号回归
- 产出：可解释本构定律
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