Npj Comput. Mater.: 与材料科学的碰撞:深度学习的近况
被视为材料科学与工程的四大关键要素“加工-结构-特征-性能(Processing-structure-property-performance)”很大程度上受物质结构或现象的空间或时间尺度影响。例如,结构信息的范围可以涵盖详细的原子坐标、物质相在微尺度的空间分布(微观结构)、碎片连通性(中尺度)、以及各种图像和图谱。这导致材料科学研究高度复杂,在各部分之间建立联系是一项具有挑战性的任务。近年来,由于实验设备自动化的快速发展以及超级计算机的进步,可公开获取的材料数据的规模呈指数级增长。这种爆发式增长的数据亟需自动化的数据处理技术,深度学习(DL)技术恰好可以帮我们解决这个问题。由于近些年材料科学的DL技术发展迅速,我们急需一个综述来梳理该领域的最近研究。
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来源: qq
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