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中國地質(zhì)大學(xué)（北京）AFM：通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新材料科學(xué)

如今，材料科學(xué)的研究正迅速進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動時代。機器學(xué)習(xí)（ML）作為最重要的人工智能方法之一，由于其計算成本低、開發(fā)周期短、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力強，正成為材料創(chuàng)新的絕佳工具，無疑具有巨大的應(yīng)用前景。

圖1. 在材料科學(xué)中引入人工智能和機器學(xué)習(xí)

在此，中國地質(zhì)大學(xué)（北京）黃朝暉教授、閔鑫副教授等人總結(jié)了材料科學(xué)中ML的挑戰(zhàn)和當(dāng)前進(jìn)展，對設(shè)計策略進(jìn)行了分類和突出，并為未來的發(fā)展提出了可能的觀點。盡管與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的材料科學(xué)的交叉研究顯示出特殊的優(yōu)勢，但仍有一些挑戰(zhàn)需要正確解決和深入理解，包括

i) 數(shù)據(jù)量不足；

ii) 難以識別、分類和關(guān)聯(lián)特征；

iii) 特定算法通用性差；

iv) 抽象模型可解釋性差；

v) 材料科學(xué)研究人員理論和編程能力的缺乏。為此，作者總結(jié)了將ML應(yīng)用于材料科學(xué)的策略：增加數(shù)據(jù)量、ML處理特征研究（加強特征分析優(yōu)化、探索特征之間的關(guān)系、將特征分為不同的類別、識別材料特征屬性）、為材料科學(xué)開發(fā)專業(yè)算法、優(yōu)化和評估學(xué)習(xí)模型、開發(fā)開源材料包和ML框架等。

圖2. 材料科學(xué)中機器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)總結(jié)

雖然這些開創(chuàng)性研究促進(jìn)了材料科學(xué)中的ML發(fā)展，但應(yīng)進(jìn)一步展望提高材料科學(xué)的工作效率和科研進(jìn)展。作者概述了機器學(xué)習(xí)的幾個可能方向：

（1）小樣本機器學(xué)習(xí)（零鏡頭學(xué)習(xí)、單鏡頭學(xué)習(xí)、少鏡頭學(xué)習(xí)）；

（2）多特征組合構(gòu)建新特征；

（3）控制數(shù)據(jù)以確保特征平衡；

（4）發(fā)現(xiàn)特征之間的相關(guān)性和相似性；

（5）預(yù)設(shè)實驗變量參數(shù)；

（6）開發(fā)新穎的學(xué)習(xí)模型。作者希望這篇綜述能為未來通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新材料科學(xué)和技術(shù)提供重要的科學(xué)指導(dǎo)。

圖3. 機器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的展望

Innovative Materials Science via Machine Learning, Advanced Functional Materials 2021. DOI: 10.1002/adfm.202108044

原創(chuàng)文章，作者：科研小搬磚，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2023/10/15/1f794a494d/

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