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然而，卡史实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。经过计算并验证发现，人难在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

随后，上总上令时刻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。这就是步骤二：卡史数据收集跟据这些特征，我们的大脑自动建立识别性别的模型。为了解决上述出现的问题，人难结合目前人工智能的发展潮流，人难科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。

虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，上总上令时刻但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。3.1材料结构、卡史相变及缺陷的分析2017年6月，卡史Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，人难它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，上总上令时刻如金融、上总上令时刻互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。卡史研究成果分别获评2014年和2016年度中国十大科学进展。

【Nature、人难Science发文情况】本次调查报告以WebofScience为检索工具，在2014年到2018年，中国高校参与及合作研究共在Nature和Science上发表101篇材料类文章。Nature和Science作为当今全球最具权威的学术期刊，上总上令时刻在科学界的影响力不言而喻。

2008年被聘为美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)助理教授，卡史2012年和2013年分别晋升为终身副教授和教授，2013年被聘为湖南大学特聘教授。人难2015年获中国科学院杰出成就奖。