该成果以Chemicaltemplatesthatassemblethemetalsuperhydrides为题发表在Chem上，复旦文章的相关计算借助吉林大学材料科学与工程学院张立军教授团队开发的材料设计软件JAMIP和吉林大学物理学院马琰铭教授团队开发的晶体结构预测软件CALYPSO完成。

首先，大学丁光低碳构建深度神经网络模型（图3-11），大学丁光低碳识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。宏加（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，强氢但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。此外，为载作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，为载结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。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，绿色如金融、绿色互联网用户分析、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。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：可再原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。目前，生能设机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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