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近期，度电在美国西北大学ChristopherWolverton等人的带领下，研究人员使用利用已知材料数据训练的机器学习技术，生成了预测新材料特定属性的模型。该方法在合成的十种组合物中发现六种钙钛矿，力直包括三种先前未开发的{MeMe}对，其中0.2Bi（Fe0.12Co0.88）O3-0.8PbTiO3显示出最高测量的居里温度达898K。
接交均直接交价用于训练和测试ML模型的磁性数据是从基于密度泛函理论计算的组合高通量筛选中获得的。文献链接：易工易电元兆Compositionaloptimizationofhard-magneticphaseswithmachine-learningmodels(ActaMaterialia，易工易电元兆2018，DOI：10.1016/j.actamat.2018.03.051）8.两步机器学习指导高温铁电钙钛矿的实验研究图8寻找高温铁电钙钛矿的材料设计挑战 美国洛斯阿拉莫斯国家实验室TurabLookman、美国凯斯西储大学AlpSehirlioglu与美国弗吉尼亚大学PrasannaV.Balachandran等研究人员展示了一个两步机器学习的方法，以指导实验寻找具有高铁电居里温度的xBi[MeyMe(1-y)]O3-(1-x)PbTiO3基钙钛矿。
