机器学习“算出”晶体性质，这次轮到材料学家解放双手

近日，北卡罗来纳大学（UNC）和杜克大学的科学家开发出一种机器学习算法，这种算法能在理论层面上预测包括金属、陶瓷和其他晶体在内的新材料性质，并为现有材料找到新的用途。一般情况下，对新材料的预测和实验是很耗时的，科学家不得不以“试错”的方式制备材料，该发明无疑大大简化这一过程。图丨多变的材料世界及其内部结构北卡罗来纳大学（UNC）药学院的Olexandr Isayev博士和Alexander Tropsha博士利用国家标准技术局（NIST）无机晶体结构数据库中将近6万种特殊材料的数据，开发了这种算法工具，并将其命名为“Properties Labeled Materials Fragments”（PLMF）。利用机器学习分析和模拟已有晶体结构，PLMF方法能够预测科学家提出的新材料的性能，甚至还能够填 ………………………………