在计算材料发现的机器学习中，大胆地克服数据稀缺和数据质量的挑战_Audacity of huge overcoming chal

在计算材料发现的机器学习中，大胆地克服数据稀缺和数据质量的挑战_Audacity of huge overcoming challenges of data scarcity and data quality for machine learning in computational materials discovery.pdf 在计算材料发现领域，机器学习已经成为一种强大的工具，加速了新材料的设计与探索。然而，这一领域的研究面临着两大核心挑战：数据稀缺性和数据质量问题。本文《在计算材料发现的机器学习中，大胆地克服数据稀缺和数据质量的挑战》由Aditya Nandy、Chenru Duan和Heather J. Kulik等人撰写，详细探讨了如何解决这些问题。 摘要中指出，机器学习驱动的材料发现需要大量的高质量数据来建立预测性的结构-性质关系。由于材料属性的测定过程复杂且成本高昂，导致数据集往往稀疏且质量不可靠。为了解决这些局限性，研究人员开始采用一系列数据驱动的技术，例如在密度泛函理论中使用不同功能间的共识，发展新的功能或加速电子结构理论，以及识别哪些情况下需要使用计算密集型方法。当实验模拟不准确时，可以利用大规模实验数据训练机器学习模型。此外，随着自然语言处理和自动化图像分析技术的日益复杂，即便没有人工筛选，也能从文献中学习到结构-性质关系。随着社区反馈的不断融入，这些基于数据集训练的模型将进一步优化。 文章的介绍部分可能会详细阐述高通量计算或实验与机器学习相结合的重要性，以及如何在数据有限的情况下利用这些工具。高通量方法可以快速生成大量数据，但这些数据的质量和一致性往往受到限制。机器学习在此背景下起到了关键作用，它能够发现数据中的模式，揭示潜在的材料性质，并预测新材料的性能。 关键词涵盖了机器学习、人工智能、密度泛函理论、计算材料发现和自然语言处理。这表明文章会深入讨论如何利用这些技术来处理数据稀缺性和质量问题。密度泛函理论是一种广泛使用的量子力学方法，用于计算材料的电子结构，而自然语言处理和自动化图像分析则可能被用来从科学文献中提取和理解结构-性质数据。 该文将探讨如何在计算材料发现中有效利用机器学习，克服数据的不足，通过改进理论方法、利用大规模实验数据以及智能化的数据处理技术，提升预测模型的准确性和可靠性。这一研究对于推动材料科学的发展，尤其是设计新型能源材料、半导体材料等具有重要意义。随着技术的不断进步，未来有望在解决数据问题的同时，加速实现材料科学的突破。