年創（g）TeNSsXRD圖譜的Rietveld精修。

目前，客中創造數據驅動和自動化框架用于數據的可視化和分析是許多研究人員追求的目標。國海實現低維嵌入的關鍵是如何定義原子結構中距離尺度。

從PCA圖中可以識別兩種簇：峽兩小企新創分別是與塊體相簡單連接形成的理想界面結構相似的結構數據，以及包含重構結構的數據群組。此外，岸中這一方法還將非晶硅的配位缺陷和穩定區域聯系在一起，并追蹤液態硅在玻璃化過程中的能量過渡狀態（圖2）。在這一圖中，業創業材料的性質如焓或者單元晶胞體積都可以一目了然，再通過映射分析已知相和未知相就可以快速識別研究中出現的相數據。

圖2基于機器學習模擬非晶硅網絡的熔融-淬滅過程2典型案例非晶碳結構繪制憑借其優異的力學性能，賽正式啟四面體非晶碳在涂層領域擁有廣泛的應用。年創而Reinhardt6等人則發展了一種框架能夠通過獲取晶體結構來實現相穩定性預測和研究。

研究將隨機結構研究（RSS）和機器學習有機結合在一起用以研究固相的自由能，客中并以此實現對未知相的熱力學相行為研究。

國海而利用DFT-機器學習則可以研究原子級的氧化機制。峽兩小企新創(4)生物醫學傳感與治療。

岸中2005年入選中國科學院百人計劃。業創業2014年獲第六屆十佳全國優秀科技工作者稱號。

盧柯團隊的研究方向包括金屬電化學愈合、賽正式啟摩擦磨損、梯度納米結構材料和納米層片結構材料。歡迎大家到材料人宣傳科技成果并對文獻進行深入解讀，年創投稿郵箱tougao@cailiaoren.com。