日期:2018-04-16 08:32
，如金属玻璃和催化剂，其性能受制造方式的强烈影响时，以及那些科学家没有理论指导他们的搜索的材料。通过机器学习，不需要以前的理解。这些算法可以自行建立关系并得出结论，这可以在意想不到的方向上进行研究。
其中一个更令人兴奋的方面是，我们可以如此迅速地做出预测，并且实验周而复始，以至于我们可以调查那些不遵循我们的正常经验法则的材料，以确定材料是否会形成玻璃，论文合作者NIST的材料研究工程师Jason Hattrick-Simpers说。人工智能将改变材料科学如何完成的前景，这是第一步。
方仁开发了一种算法，用于SLAC博士后