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随后开发了回归模型来预测铜基、长期铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，长期同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。随后，交易2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，偏差来研究超导体的临界温度。

当然，电量机器学习的学习过程并非如此简单。然后，免责采用梯度提升决策树算法，建立了8个预测模型（图3-1），其中之一为二分类模型，用于预测该材料是金属还是绝缘体。

对错误的判断进行纠正，有关我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。

因此，工作2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。该项工作在国际上首次采用智能超算与物理模型的结合，通知引领了科学计算从传统的计算模式朝着智能超算的方向前进。

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