数据驱动研制发光材料的策略与挑战

黄霖解荣军

厦门大学;

摘要：

人工智能在高效处理数据、精准预测、自动化执行任务以及个性化服务等方面为人类的生产、生活和科学研究带来了极大的便利.机器学习与高通量计算在材料领域的广泛渗透与成功应用,也为发光材料的研制开辟了新路径——通过算法进行高效挖掘和大规模数据处理,加速新材料的筛选与设计,进而推动材料的创新发现与应用进程.本文综述了近年来基于数据驱动发光材料研究的前沿进展,从相关研究案例出发,对数据驱动材料研究进行全流程梳理,详细阐述发光材料研制场景下数据获取阶段的重要性及实施策略,并对如何提取表征材料性能的核心特征进行分析,同时探讨发光材料领域适用的模型选择与优化方案.最后,就当前数据驱动式发光材料研究面临诸如高质量数据匮乏、…展开v

关键词：数据驱动、发光材料、机器学习、高通量计算、发光材料数据工厂

所属期刊栏目：45

分类号：O482.31(固体物理学)

在线出版日期：2024-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1219-1231