基于機器學(xué)習(xí)的材料設(shè)計專欄（特約編輯：上海交通大學(xué) 曾小勤教授 上海大學(xué) 施思齊 ）
【編者按】機器學(xué)習(xí)能夠通過算法從已有材料數(shù)據(jù)中構(gòu)建影響因素與目標(biāo)量之間的映射關(guān)系，進(jìn)而準(zhǔn)確揭示其隱含的材料構(gòu)效關(guān)系，從而加速具備高目標(biāo)性能的新材料設(shè)計與研發(fā)。隨著海量材料數(shù)據(jù)的日漸積累，利用深度學(xué)習(xí)（特別是大語言模型）加速和優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取、整理過程，并通過融合物理與化學(xué)知識，精準(zhǔn)挖掘海量數(shù)據(jù)中具備目標(biāo)屬性的新材料的構(gòu)效關(guān)系，已成為現(xiàn)階段數(shù)據(jù)驅(qū)動材料設(shè)計的新模式。基于此，本刊特邀上海交通大學(xué)曾小勤教授和上海大學(xué)施思齊教授組織“基于機器學(xué)習(xí)的材料設(shè)計研發(fā)”專欄，邀請了數(shù)位國內(nèi)知名專家、青年學(xué)者分別介紹了基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)在鈣鈦礦材料、化學(xué)分子設(shè)計、互連材料、鈦合金、儲能材料等領(lǐng)域的新技術(shù)和新成果，希望為相關(guān)領(lǐng)域研究人員和感興趣的讀者了解該領(lǐng)域的前沿和發(fā)展提供參考。
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