材料AI迈向「可解释时代」，日本团队破解高维光谱黑箱，锁定新材料发现关键特征

日本东京科学研究所团队提出可解释深度学习方法，利用ALIGNN模型和层次聚类分析，从2681种无机晶体的高维光吸收光谱数据中提取关键结构特征（如V/Cr元素及四面体配位环境），实现光谱预测与物理解释的统一，推动材料AI进入可解释时代。