AI for Science，是利用AI的技术和方法，去学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，从而推动科学发现和创新。AI for Science已经在多个科学领域取得了令人瞩目的成果。在地球科学特别是矿物学领域，数据的爆炸式增长和计算能力的飞速提升使得AI for Mineral应运而生。
         我们拟在国际上率先研发并集成一批AI for Mineral 程序，实现包括对矿物关键热力学参数（如电负性、功函数、吉布斯自由能等）的预测、矿物显微图像超分处理、矿物光谱预测等功能。同时遵循可发现（Findable）、可访问（Accessible）、可互操作（Interoperable）和可重用（Reusable）（即FAIR）的原则，将所有程序、代码和数据完全公开大众使用，促进科学信息的完全共享。
         目前第一个上线AI for Mineral 程序称为AI4Min-PE，可实现预测电负性、功函数与形成能和比较键能与化学亲和性等功能。第二个上线程序称为AI4Min-Cr，可为有效管理铬污染场地提供实时智能解决方案（如添加铁(III)的量，调整的pH值等）。

         AI4Min-PE是人工智能（AI）驱动的一站式公开在线程序。基于Dense Attention Network (DAN)的深度学习模型，成功获得了0-500 GPa任意压力下96个元素（从H到Cm）的电负性（Li et al., Nature Communications, 2023）。将DAN模型部署到已配置的云服务器上，用户可在交互程序界面上实现预测电负性、功函数与形成能和比较键能与化学亲和性等功能。计算结果即时显示，并可在线绘图和下载到本地端。AI4Min-PE使没有编程或机器学习专业知识的用户能够轻松进行元素高压电负性数值及其相关参数的计算和可视化。AI4Min-PE通过网站http://pe.ai4mineral.com/访问（含使用教程），用户只需快速注册一步即可直接使用。