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基于机器学习的材料设计
被引量：
4
1
作者
陆文聪
吴炎淼
+3 位作者
刘太昂
卢天
纪晓波
邢雷凯
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期120-131,F0002,共13页
材料创新一直是推动人类文明进步的重要引擎,随着现代科技对高性能材料日益增长的需求,材料科学的重要性也逐渐凸显.传统的“试错法”和第一性原理应用于复杂的材料设计还有较大的局限性.机器学习已发展成为材料科学研究的新范式,通过...
材料创新一直是推动人类文明进步的重要引擎,随着现代科技对高性能材料日益增长的需求,材料科学的重要性也逐渐凸显.传统的“试错法”和第一性原理应用于复杂的材料设计还有较大的局限性.机器学习已发展成为材料科学研究的新范式,通过分析大量数据,可实现高通量筛选、性能预测、晶体结构预测和材料配方优化等方面的功能.机器学习结合第一性原理方法的材料设计,为材料研究带来了崭新的思路.回顾了机器学习在材料设计领域的应用,探讨了其加速材料创新、降低试错成本、定制化材料设计等方面的应用潜力,展望了其对材料科学领域带来的机遇和挑战.
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关键词
机器学习
材料设计
配方优化
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职称材料
题名
基于机器学习的材料设计
被引量：
4
1
作者
陆文聪
吴炎淼
刘太昂
卢天
纪晓波
邢雷凯
机构
上海大学理学院化学系
上海数之微信息科技有限公司
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期120-131,F0002,共13页
基金
国家自然科学基金(52102140)
云南贵金属实验室重大科技专项(YPML-2023050205,YPML-2023050208).
文摘
材料创新一直是推动人类文明进步的重要引擎,随着现代科技对高性能材料日益增长的需求,材料科学的重要性也逐渐凸显.传统的“试错法”和第一性原理应用于复杂的材料设计还有较大的局限性.机器学习已发展成为材料科学研究的新范式,通过分析大量数据,可实现高通量筛选、性能预测、晶体结构预测和材料配方优化等方面的功能.机器学习结合第一性原理方法的材料设计,为材料研究带来了崭新的思路.回顾了机器学习在材料设计领域的应用,探讨了其加速材料创新、降低试错成本、定制化材料设计等方面的应用潜力,展望了其对材料科学领域带来的机遇和挑战.
关键词
机器学习
材料设计
配方优化
Keywords
machine learning
materials design
recipe optimization
分类号
O69 [理学—化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的材料设计
陆文聪
吴炎淼
刘太昂
卢天
纪晓波
邢雷凯
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
4
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