机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设 计等多个领域，并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。传统的发现新材料的方法，如经验试错法和基于密度泛 函理论(DFT)的方法，往往需要较长的研发周期，成本高、效率低，已经不能很好的适应如今需求量激增的材料 学领域。机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成