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计算材料科学中，数据库和机器学习有助于合金的设计、分析和预测的一体化集成。融合机器学习和合金，将会有力地推动新材料的进步，包括金属玻璃、高熵合金、形状记忆合金、磁铁、超级合金、催化剂和结构材料。杨百翰大学Gus L. W. Hart和杜克大学Stefano Curtarolo等在Nature Reviews Materials上发表综述，报道了最新合金的机器学习的研究现状，方法及应用，并进行了理论预测和实验验证。
图为特征选择和描述符发现的结构和方法。（图源：Nature）
图为形状记忆合金、催化剂和磁性材料的机器学习。（图源：Nature）
文献链接：https://doi.org/10.1038/s41578-021-00340-w
来源：gh_d06fa4463e84 今日新材料
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMTEzMjE5OQ==&mid=2247493638&idx=3&sn=495950c27474df69768667d547b6cf4d
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