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最后,平朔以回归建模中获得的高精度预测模型作为目标优化函数,平朔机制优化模块能够直接根据已有实验条件为研究者提供可能获得最优性能的参数建议,从而构成完整的AI辅助研发循环。刘建国教授 通讯单位:集团 南京大学 论文DOI:集团 10.1039/D0TA12571G 全文速览结合人工智能(AI)开展研发现已成为如今材料研究领域的新兴趋势,因为机器学习能够基于大数据进行准确的决策和预测从而显著缩短材料开发周期。
累计2020年获得南京大学博士生国家奖学金。因此,发运这项研究展示了未来基于大数据和AI机器学习算法进行高效科学研究的范例,可以说具有划时代的意义。商品这也意味着一些难以纳入理论建模的实验参数变量可以通过数据驱动机器学习建模的方式进行优化。
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