直觉变数据，机器学习让材料合成开挂(2)

但目前来看，这一系列操作的成本还有压缩空间。由于需要批量制备薄膜，人力物力成本较高，且数据量很大，还要考虑电镜等使用成本。“我们现在正在尝试从自然语言，即现有的文献中提取信息，扩大数据来源，降低成本。”汪骋说。

“与传统的盲目试错相比，此方法大大缩短了获得理想晶相的时间”，武汉大学化学与分子科学学院教授邓鹤翔这样点评道。

邓鹤翔对《中国科学报》表示，晶体合成的魅力在于寻找合适的化学反应条件，而灵光乍现得到理想产物是研究者“最为欣喜的尤里卡时刻”。如果用传统方法，这种寻找的过程往往很漫长。

不止于合成化学，汪骋等人已经开始将算法运用到催化研究中。“我觉得在机器学习进来之后，这个领域可能有新的突破。”汪骋表示。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.matt.2020.04.021

版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。邮箱：shouquan@stimes.cn。