使用数据驱动分类器构建的多维相位图进行铜化物的预测合成

Emily M Williamson1, Zhaohong Sun1, Bryce A Tappan1

  • 1Department of Chemistry, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, United States.

概括

数据驱动的学习加速了铜化物相位映射. 这种方法使用机器学习来预测材料阶段,从而高精度地高效合成特定的铜化物结构.