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最后，源智用户以回归建模中获得的高精度预测模型作为目标优化函数，源智用户机制优化模块能够直接根据已有实验条件为研究者提供可能获得最优性能的参数建议，从而构成完整的AI辅助研发循环。刘建国教授 通讯单位：化能源 南京大学 论文DOI：化能源 10.1039/D0TA12571G 全文速览结合人工智能(AI)开展研发现已成为如今材料研究领域的新兴趋势，因为机器学习能够基于大数据进行准确的决策和预测从而显著缩短材料开发周期。
电力德国2020年获得南京大学博士生国家奖学金。因此，解决这项研究展示了未来基于大数据和AI机器学习算法进行高效科学研究的范例，可以说具有划时代的意义。工业这也意味着一些难以纳入理论建模的实验参数变量可以通过数据驱动机器学习建模的方式进行优化。
通过广泛考察从基础线性回归(图4a中绿色菱形)到传统机器学习算法(图4a中橙色倒三角)，实现集成算法(图4a中蓝色方块)再到深度学习(图4a中红色五角星)的34种不同机器学习算法在测试集上的性能极限(这一过程通过网格化超参数优化实现，实现遍历并训练了超过20万个超参数组合)，可以发现在这一回归任务中，集成算法与深度学习的均方误差较低，相关系数更大，因此最表现最为优异。除此之外，中盛助力自这一标准机器学习工作流程可以广泛推广到其他化学材料领域，中盛助力自乃至生物学，医学，工程学和可以将传统实验数据进行数字化的劳动密集性研究领域。
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