机器学习在二维材料探索中的应用

作者:张胜利; 胡扬; 周文瀚; 曾海波
来源:金属功能材料, 2022, 29(04): 1-21.
DOI:10.13228/j.boyuan.issn1005-8192.20220085

摘要

当前,机器学习已经成为探索和拓展二维材料家族的重要研究手段。传统实验与计算方法在研究二维材料时容错率低,并且需要花费大量时间和研发成本。机器学习因为拥有强大的数据处理能力和灵活多样的算法模型,能够绕过求解理论计算复杂的泛函方程以及缓慢的实验过程,缩短研究周期帮助减少发现和理解二维材料的时间和成本,以数据为基础高效预测扩展二维材料体系并探究其实验合成以及应用的潜力。将围绕机器学习的方法、机器学习在二维材料设计与合成、机器学习在二维材料物性与应用的探索等方面,详细介绍相关的前沿进展,最后对机器学习在二维材料领域开展研究所面临的挑战与发展趋势进行了展望。

全文