对于未来的空间任务，南网NASA对新型太阳能技术的主要目标为：1）一般需求：提高电池效率，降低成本，减轻重量，提高辐射耐受性。
2018年，超高在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。压输机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
为了解决这个问题，司曲数字2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。然后，靖局积极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。然后，推进为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。
此外，化改目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：南网原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。
基于此，超高本文对机器学习进行简单的介绍，超高并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。
首先，压输根据SuperCon数据库中信息，对超过12,000种已知超导体和候选材料的超导转变温度（Tc）进行建模。这项工作展示了设计双极膜的策略，司曲数字并阐述了其在盐度梯度发电系统中的优越性。
靖局积极1996年进入日本科技厅神奈川科学技术研究院工作。此外，推进聚电解质水凝胶膜功能的良好可调性可系统地理解可控离子扩散机理及其对整体膜性能的影响。
国内光化学界更是流传着关于藤岛昭教授一门三院士，化改桃李满天下的佳话。这些材料具有出色的集光和EnT特性，南网这是通过掺杂低能红色发射铂的受体实现的。