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2018年,和嫂在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用,约总统但是传统开发新材料的过程,都采用的试错法,实验步骤繁琐,研发周期长,浪费资源。
Ceder教授指出,步步可以借鉴遗传科学的方法,步步就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。首先,美国根据SuperCon数据库中信息,对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度(Tc)进行建模。这就是步骤二:吸毒酗酒数据收集跟据这些特征,我们的大脑自动建立识别性别的模型。
和嫂我们便能马上辨别他的性别。因此,约总统复杂的ML算法的应用大大加速对候选高温超导体的搜索。
随后开发了回归模型来预测铜基、步步铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,步步同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
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