金属所研究人员在Science期刊发表利用机器学习进行材料筛选研究的述评文章
根据应用环境需求，定制合金材料的成分及工艺，突破“试错法”高成本、低效率的材料设计瓶颈，是材料科学家的终极梦想。近20年来，合金成分由单主元传统合金发展到多主元高熵合金，极大拓展了合金的成分空间。如何从近乎无限的成分空间中高效筛选出具有特定性能的合金成分，是材料研究者所面临的巨大挑战。近年来，机器学习在材料的成分筛选和性能优化中的应用发展迅速。中国科学院金属研究所胡青苗研究员和杨锐研究员应Science期刊邀请，发表了题为《对更好合金的无尽寻索》的述评文章，对利用机器学习进行材料筛选的研究现状进行了...
2022-10-09
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