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发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），德国达成所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。为了解决这个问题，气供2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

然后，应协议采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，卡塔详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。再者，德国达成随着计算机的发展，德国达成许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构以及性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。

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图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，卡塔来研究超导体的临界温度。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，德国达成如金融、德国达成互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。产物选择性达到73%，气供电子选择性达到89%，量子产率为0.51%。

相关研究以Vacancy-defectmodulatedpathwayof photoreductionofCO2 onsingleatomicallythin AgInP2S6 sheetsintoolefiantgas为题目，应协议发表在Nature Commun.上。DFT计算和原位FTIR谱图表明，卡塔由于AgInP2S6中S空位的引入，导致S空位附近Ag原子的电荷积累，暴露的Ag位点可以有效捕获形成的*CO分子。

结合高通量从头计算和机器学习方法，德国达成使用我们独特的约束集成描述，研究和设计具有可调谐电化学稳定性的固态-固态-电解质-界面相(SEI)。本内容为作者独立观点，气供不代表材料人网立场。