Os materiais de cristal líquido, devido às suas características duplas de estado sólido e líquido, possuem vantagens únicas na ciência dos materiais e suas aplicações. Nos últimos anos, métodos orientados a dados foram amplamente utilizados na classificação das fases do cristal líquido, design de materiais, previsão de desempenho e tecnologias de sensores. Por meio de técnicas orientadas a dados, como aprendizado de máquina, foram alcançados avanços significativos na previsão de transições de fase do cristal líquido, avaliação das propriedades físico-químicas e otimização do desempenho dos sensores. Essas pesquisas não apenas melhoraram o desempenho dos materiais de cristal líquido, mas também ampliaram seu potencial de aplicação em sensores inteligentes, detecção de gases, monitoramento ambiental e biossensores. Este artigo revisa o progresso das pesquisas nacionais e internacionais sobre materiais de cristal líquido orientados a dados, discute suas perspectivas em design, otimização e aplicação, e vislumbra as futuras direções para o desenvolvimento da ciência dos materiais de cristal líquido.

orientado a dados;aprendizado de máquina;cristal líquido;ciência dos materiais