机器学习

机器学习辅助材料计算

材料数据、描述符和预测模型辅助筛选

支持材料描述符整理、性质预测、特征重要性分析和高通量结果可视化。

机器学习辅助材料计算参考图 DFT value Predicted value R² = 0.93

可承接任务

数据清洗

提交体系规模、目标和已有文件后,由工程师评估参数、周期和报价。

描述符构建

提交体系规模、目标和已有文件后,由工程师评估参数、周期和报价。

性质预测

提交体系规模、目标和已有文件后,由工程师评估参数、周期和报价。

特征重要性

提交体系规模、目标和已有文件后,由工程师评估参数、周期和报价。

适用场景

  • 催化剂筛选
  • 材料性能预测
  • 高通量数据整理
  • 结构-性质关系

参考输出

  • 预测散点图
  • 特征重要性柱状图
  • 模型误差表
  • 筛选排序表

交付内容

数据表

交付范围以报价单和最终确认的计算任务为准。

模型指标

交付范围以报价单和最终确认的计算任务为准。

预测图

交付范围以报价单和最终确认的计算任务为准。

特征解释

交付范围以报价单和最终确认的计算任务为准。